1. Abschiedsvorlesung am 16. Juli 2004
- Author
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Gaus, W
- Subjects
historical oracles ,Richtigkeit eines diagnostischen Verfahrens ,reine versus volle Wahrheit ,multiple testing ,pure versus whole truth ,biometry ,persönliche Worte ,statistischer Test ,Richtigkeit eines statistischen Tests ,diagnostic investigation ,ddc: 610 ,correctness of a statistical test result ,personal remarks ,hypothesis testing ,suicide-risk ,multiples Testen ,Biometrie ,a priori formulierte versus nachgeschobene Hypothesen ,medical statistics ,a priori formulated hypotheses ,Suizidrate - Abstract
Certainty is rare in medicine. This is a direct consequence of the individuality of each and every human being and the reason why we need medical statistics. However, statistics have their pitfalls, too. Fig. 1 shows that the suicide rate peaks in youth, while in Fig. 2 the rate is highest in midlife and Fig. 3 in old age. Which of these contradictory messages is right?After an introduction to the principles of statistical testing, this lecture examines the probability with which statistical test results are correct. For this purpose the level of significance and the power of the test are compared with the sensitivity and specificity of a diagnostic procedure. The probability of obtaining correct statistical test results is the same as that for the positive and negative correctness of a diagnostic procedure and therefore depends on prevalence.The focus then shifts to the problem of multiple statistical testing. The lecture demonstrates that for each data set of reasonable size at least one test result proves to be significant - even if the data set is produced by a random number generator. It is extremely important that a hypothesis is generated independently from the data used for its testing. These considerations enable us to understand the gradation of "lame excuses, lies and statistics" and the difference between pure truth and the full truth. Finally, two historical oracles are cited. In der Medizin ist fast nichts sicher - dies ist eine direkte Auswirkung der Individualität jedes Menschen. Deshalb ist medizinische Statistik notwendig. Aber eine naive Interpretation von Statistiken kann in die Irre führen: Abb. 1 zeigt das Maximum der Suizidrate in der Jugend, Abb. 2 in der Mitte des Lebens, Abb. 3 im Alter. Welche dieser widersprüchlichen Botschaften ist die richtige?Nach einer Einführung in das Prinzip des statistischen Tests wird nach der Wahrscheinlichkeit gefragt, dass das Ergebnis eines statistischen Tests richtig ist. Dazu wird das Signifikanzniveau und die Power des Tests verglichen mit Sensitivität und Spezifität eines diagnostischen Verfahrens. Die Wahrscheinlichkeit für die Richtigkeit des Ergebnisses eines statistischen Tests ist wie die positive und negative Korrektheit eines diagnostischen Verfahrens und somit abhängig von der Prävalenz.Zum Problem des multiplen Testens wird gezeigt, dass an jedem Datenmaterial von vernünftiger Größe mindestens ein Test signifikant wird - auch wenn alle Daten mit dem Zufallszahlengenerator erzeugt worden sind. Es ist eminent wichtig, ob eine Hypothese unabhängig von den Daten, an denen sie getestet wird, generiert worden ist. Nach diesen Ausführungen werden Steigerungen wie "Ausreden, Lügen, Statistiken" verständlich, ebenso der Unterschied zwischen reiner Wahrheit und voller Wahrheit. Abschließend wird noch über zwei historische Orakel berichtet.
- Published
- 2005