Methodenberatung - Literaturempfehlungen

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Einstiegsartikel zu Methodik/Statistik

Als Einstieg in das Thema Methodik/Statistik sind folgende Artikel-Serien zu empfehlen:

Serie „Methoden in der Rehabilitationsforschung“ in der „Rehabilitation“

  1. Faller, H.; Kohlmann, T.; Zwingmann, C. (2004). Vorwort zur Reihe „Methoden in der Rehabilitationsforschung. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 43 (1), 50-51. [Abstract"Vorwort zur Reihe „Methoden in der Rehabilitationsforschung" ]
  2. Faller, H. (2004). Intention to treat. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung. Rehabilitation, 43 (1), 52-55. [Abstract"Intention to treat" ]
  3. Wirtz, M. (2004). Über das Problem fehlender Werte. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 43 (2), 109-115. [Abstract"Über das Problem fehlender Werte" ]
  4. Faller, H. (2004). Signifikanz, Effektstärke und Konfidenzintervall. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 43 (3), 174-178. [Abstract"Signifikanz, Effektstärke und Konfidenzintervall" ]
  5. Leonhart, R. (2004). Effektgrößenberechnung bei Interventionsstudien. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 43 (4), 241-246. [Abstract"Effektgrößenberechnung bei Interventionsstudien" ]
  6. Wirtz, M. (2004). Bestimmung der Güte von Beurteilereinschätzungen mittels der Intraklassenkorrelation und Verbesserung von Beurteilereinschätzungen. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 43 (6), 384-389. [Abstract"Bestimmung der Güte von Beurteilereinschätzungen" ]
  7. Faller, H. (2005). Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer Vorhersagewert. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 44 (1), 44-49. [Abstract"Spezifität, positiver und negativer Vorhersagewert" ]
  8. Igl, W., Zwingmann, C. & Faller, H. (2005). Änderungssensitivität. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 44 (2), 100-106. [Abstract"Änderungssensitivität" ]
  9. Zwingmann, C., Wirtz, M. (2005). Regression zur Mitte. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 44 (4), 244-251. [AbstractRegression zur Mitte ]
  10. Farin, E. (2005). Die Anwendung Hierarchischer Linearer Modelle für Einrichtungsvergleiche in der Qualitätssicherung und Rehabilitationsforschung. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 44(3), 157-164. [Abstract"Die Anwendung Hierarchischer Linearer Modelle ..." ]
  11. Kuß, O. & Watzke, S. (2005). Korrekter Umgang mit korrelierten Daten in der Rehabilitationsforschung. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung. Rehabilitation, 44(6), 367-372. [Abstract"Korrekter Umgang mit korrelierten Daten in der Rehabilitationsforschung"]
  12. Maurichat, C. (2006). Exploratorische und konfirmatorische Faktorenanalyse. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung. Rehabilitation, 45(4), 243-248. [Abstract"Exploratorische und matorische Faktorenanalyse." ]
  13. Kutschmann, M., Bender, R., Groven, U. Berg, G. (2006) Aspekte der Fallzahlkalkulation und Powerberechnung anhand von Beispielen aus rehabilitationswissenschaftlicher Forschung. Serie Methoden der Rehabiliation, 45(6), 377-384. [Abstract"Aspekte der Fallzahlkalkulation und ..." ]
  14. Wirtz, M., Böcker, M. (2007). Eigenschaften und Nutzen des Rasch-Modells in der klinischen Diagnostik, Serie Methoden der Rehabiliation, 46(4), 238-245. [Abstract"Eigenschaften und Nutzen des ..." ]
  15. Muche, R. (2008). Die logistische Regression - ein vielseitiges Analyseinstrument rehabilitationswissenschaftlicher Forschung. Rehabiliation, 48(1), 56-62. [Abstract"Die logistische Regression - ein ..." ]
  16. Muche. R. (2008). Validierung von Regressionsmodellen: Notwendigkeit und Beschreibung der wichtigsten Methoden. Rehabilitation, 48(4), 243-250. [AbstractValidierung von Regressionsmodellen: Notwendigkeit ..." ]
  17. Frey, C., Zwingmann, C., Böcker, M., Forkmann, T., Kröhne, U., Müller, E., Wirtz, M. (2011). Adaptives Testen in der Rehabilitation - ein Weg zur ökonomischen Erhebung von Patientenmerkmalen. [AbstractAdaptives Testen in der Rehabilitation - ein Weg... " ]
  18. Schuler, M. & Jelitte, M. (2012). Messen wir bei allen Personen das Gleiche? Zur Invarianz von Messungen und Response Shift in der Rehabilitation - Teil 1. DOI http://dx.doi.org/10.1055/s-0031-1291313
  19. Jelitte, M. & Schuler, M. (2012). Messen wir immer das Gleiche? Zur Invarianz von Messungen und Response-Shift in der Rehabilitation - Teil 2. DOI http://dx.doi.org/10.1055/s-0031-1295447

Weitere Artikel sind geplant.

Serie „Statistik“ in der „Deutschen Medizinischen Wochenschrift“ (DMW)

  1. Lange, St.; Bender, R. (2001). Median oder Mittelwert? Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 25-26. [Fulltext"Median oder Mittelwert" ]
  2. Lange, St.; Bender, R. (2001). Quantile, empirische Verteilungsfunktion und Box Plot. Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 27-28. [Fulltext"Quantile, empirische Verteilungsfunktion und Box Plot" ]
  3. Lange, St.; Bender, R. (2001). Variabilitätsmaße. Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 29-30. [Fulltext"Variabilitätsmaße" ]
  4. Lange, St.; Bender, R. (2001). Histogramm. Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 31-32. [Fulltext"Histogramm" ]
  5. Lange, St.; Bender, R. (2001). (Lineare) Regression/Korrelation. Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 33-35. [Fulltext"(Lineare) Regression/Korrelation" ] [Errata"(Lineare) Regression/Korrelation" ]
  6. Bender, R.; Lange, St. (2001). Die Vierfeldertafel. Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 36-38. [Fulltext"Die Vierfeldertafel" ] [Errata"Die Vierfeldertafel" ]
  7. Bender, R.; Lange, St.(2001). Was ist der p-Wert? Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 39-40. [Fulltext"Was ist der p-Wert?" ]
  8. Bender, R.; Lange, St. (2001). Was ist ein Konfidenzintervall? Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 41. [Fulltext"Was ist ein Konfidenzintervall?" ]
  9. Lange, St.; Bender, R. (2001). Was ist ein Signifikanztest? Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 42-44. [Fulltext"Was ist ein Signifikanztest?" ]
  10. Bender, R.; Lange, St.(2001). Verlaufskurven. Statistik-Serie. Deutschen Medizinischen Wochenschrift. 126 (Suppl. Statistik), 45-46. [Fulltext"Verlaufskurven" ]
  11. Bender, R.; Lange, St.; Ziegler, A. (2002). Wichtige Signifikanztests. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift, 127, 1-3. [Fulltext"Wichtige Signifikanztests" ]
  12. Bender, R.; Lange, St.; Ziegler, A (2002). Multiples Testen. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift, 127, 4-7. [Fulltext"Multiples Testen" ]
  13. Bender, R.; Ziegler, A.; Lange, St.(2002). Multiple Regression. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift, 127, 8-10. [Fulltext"Multiple Regression" ]
  14. Bender, R.; Ziegler, A.; Lange, St.(2002). Logistische Regression. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift, 127, 11-13. [Fulltext"Logistische Regression" ]
  15. Ziegler, A.; Lange, S.; Bender, R. (2002). Überlebenszeitanalyse: Eigenschaften und Kaplan-Meier Methode. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift, 127, 14-16. [Fulltext"Überlebenszeitanalyse: Eigenschaften und Kaplan-Meier Methode" ]
  16. Ziegler, A.; Lange, S.; Bender, R. (2004): Überlebenszeitanalyse: Die Cox-Regression. Statistik-Serie. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift. 129 (Suppl. Statistik),T1-T3 [Fulltext Die Cox-Regression]
  17. Ziegler, A.; Lange, S.; Bender, R. (2004): Überlebenszeitanalyse: Der Log-Rang-Test. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift. 129 (Suppl. Statistik), T4-T6 [Fulltext Der Log-Rang-Test]
  18. Klug, S. J.; Bender, R.; Blettner, M.; Lange, S. (2004): Wichtige epidemiologische Studientypen. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift. 129 (Suppl. Statistik), T7-T10 [Fulltext Wichtige epidemiologische Studientypen]
  19. Ziegler, A.; Lange, S.; Bender, R. (2004): Systematische Übersichten und Meta-Analysen. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift. 129 (Suppl. Statistik), T11-T15 [Fulltext Systematische Übersichten und Meta-Analysen, Errata]
  20. Moher, D.; Schulz, K. F.; Altman, D. G.; für die CONSORT Gruppe (2004): Das CONSORT Statement: Überarbeitete Empfehlungen zur Qualitätsverbesserung von Reports randomisierter Studien im Parallel-Design. Statistik-Serie. Deutsche Medizinische Wochenschrift. 129 (Suppl. Statistik), T16-T20 [Fulltext Das CONSORT Statement]

Serie „Statistik“ in den „Klinischen Monatsblätter für Augenheilkunde“

  1. Krummenauer, F. (2002). Medizinische Biometrie: Statistik oder schwarze Magie? Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde, 08, 612.
  2. Krummenauer, F. (2002). I: Boxplots - die flexible Alternative zum „Antennenbildchen”. Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde; 219(08), 613-615. [Abstract"Boxplots - die flexible Alternative zum „Antennenbildchen”" ]
  3. Krummenauer, F. (2002). II: Differenzenplots oder Punktewolken - wann was anwenden? Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde, 219(09), 682-685. [Abstract"Differenzenplots oder Punktewolken - wann was anwenden?" ]
  4. Krummenauer, F. (2002). III: „Relatives Risiko” und „NNT” - anschauliche Maße für binäre Daten. Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde, 219(10), 749-751. [Abstract"„Relatives Risiko” und „NNT”" ]
  5. Krummenauer, F. (2002). IV: Signifikanztests - wann welchen? Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde; 219(11), 817-820 [Abstract"Signifikanztests - wann welchen?" ]
  6. Krummenauer, Frank (2002). V: p-Werte: Was sie besagen und was nicht … Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde; 219(12), 896-898. [Abstract"p-Werte: Was sie besagen und was nicht …" ]
  7. Krummenauer, F. (2003). VI: Konfidenzintervalle - die Alternative zum p-Wert. Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde; 220(01/02), 60-62. [Abstract"Konfidenzintervalle - die Alternative zum p-Wert." ]
  8. Krummenauer, F. (2003). VII: Diagnosestudien: Einfache Maße für Validität und Reliabilität. Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde; 220(04), 281-283. [Abstract"Diagnosestudien: Einfache Maße für Validität und Reliabilität." ]
  9. Krummenauer, F. (2003). VIII: Statistik in klinischen Publikationen: Checklisten für Autoren. Klinische Monatsblätter für Augenheilkunde; 220(05), 362-365. [Abstract"Statistik in klinischen Publikationen: Checklisten für Autoren." ]

Serie "Statistics Notes" im "British Medical Journal"

  1. Bland, M.; Altman, D. (1994). Correlation, regression, and repeated data. Statistics Notes. British Medical Journal. 308:896 (2. April). [FulltextCorrelation, regression, and repeated data]
  2. Bland M.; Altman, D. (1994). Regression towards the mean. Statistics Notes. British Medical Journal. 308:1499 (4. Juni). [FulltextRegression towards the mean]
  3. Altman, D.; Bland M. (1994). Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity. Statistics Notes. British Medical Journal. 308:1552 (11. Juni). [FulltextDiagnostic tests 1: sensitivity and specificity]
  4. Altman, D.; Bland, M. (1994). Diagnostic tests 2: predictive values. Statistics Notes. British Medical Journal. 309:102 (9. Juli). [Fulltext "Diagnostic tests 2: predictive values
  5. Altman, D.; Bland, M. (1994). Diagnostic tests 3: receiver operating characteristic plots. Statistics Notes. British Medical Journal. 309:188 (16. Juli). [FulltextDiagnostic tests 3: receiver operating characteristic plots]
  6. Bland M.; Altman,D. (1994). One and two sided tests of significance. Statistics Notes. British Medical Journal. ;309:248 (23. Juli). [FulltextOne and two sided tests of significance]
  7. Bland M.; Altman,D. (1994). Some examples of regression towards the mean. Statistics Notes. British Medical Journal. ;309:780 (24. September). [FulltextSome examples of regression towards the mean]
  8. Bland M.; Altman,D (1994). Quartiles, quintiles, centiles, and other quantiles. Statistics Notes. British Medical Journal.309:996 (15. Oktober). [FulltextQuartiles, quintiles, centiles, and other quantiles]
  9. Bland M.; Altman,D. (1994). Matching. Statistics Notes. British Medical Journal.309:1128 (29. Oktober). [FulltextMatching]
  10. Bland M.; Altman,D. (1995). Multiple significance tests: the Bonferroni method. Statistics Notes. British Medical Journal.310:170 (21. Januar). [FulltextMultiple significance tests: the Bonferroni method]
  11. Altman, D.; Bland, M. (1995). The normal distribution. Statistics Notes. British Medical Journal.310:298 (4. Februar). [FulltextThe normal distribution]
  12. Bland M.; Altman, D. (1995). Calculating correlation coefficients with repeated observations: Part 1--correlation within subjects, Statistics Notes. British Medical Journal.310:446 (18. Februar). [FulltextCalculating correlation coefficients with repeated observations: Part 1--correlation within subjects]
  13. Bland M.; Altman,D. (1995) Calculating correlation coefficients with repeated observations: Part 2--correlation between subjects, Statistics Notes. British Medical Journal.310:633 (11. März). [FulltextCalculating correlation coefficients with repeated observations: Part 2--correlation between subjects]
  14. Altman, D.; Bland, M. (1995). Absence of evidence is not evidence of absence. Statistics Notes. British Medical Journal.311:485 (19. August). [FulltextAbsence of evidence is not evidence of absence]
  15. Bland M.; Altman, D. (1996). Presentation of numerical data. Statistics Notes. British Medical Journal.312:572 (2. März). [FulltextPresentation of numerical data]
  16. Bland M.; Altman, D. (1996). Logarithms. Statistics Notes. British Medical Journal.312:700 (16. März). [FulltextLogarithms]
  17. Bland M.; Altman, D. (1996). Transforming data, Statistics Notes. British Medical Journal.312:770 (23. März). [FulltextTransforming data]
  18. Bland M.; Altman, D. (1996). Transformations, means, and confidence intervals, Statistics Notes. British Medical Journal.312:1079 (27. April). [FulltextTransformations, means, and confidence intervals]
  19. Bland M.; Altman, D. (1996). The use of transformation when comparing two means, Statistics Notes. British Medical Journal.312:1153 (4. Mai). [FulltextThe use of transformation when comparing two means]
  20. Altman, D.; Bland, M. (1996). Comparing several groups using analysis of variance. Statistics Notes. British Medical Journal.312:1472-1473 (8 Juni). [FulltextComparing several groups using analysis of variance]
  21. Bland M.; Altman, D. (1996). Measurement error and correlation coefficients. Statistics Notes. British Medical Journal. 313:41-42 (6. Juli). [FulltextMeasurement error and correlation coefficients]
  22. Bland M.; Altman, D. (1996). Measurement error proportional to the mean. Statistics Notes. British Medical Journal.313:106 (13. Juli). [FulltextMeasurement error proportional to the mean]
  23. Altman, D.; Matthews, J. (1996). Interaction 1: heterogeneity of effects. Statistics Notes. British Medical Journal.313:486 (24. August). [FulltextInteraction 1: heterogeneity of effects]
  24. Bland M.; Altman, D. (1996). Measurement error. Statistics Notes. British Medical Journal.313:744 (21. September). [FulltextMeasurement error]
  25. Matthews, J.; Altman, D. (1996). Interaction 2: compare effect sizes not P values. Statistics Notes. British Medical Journal.313:808 (28. September). [FulltextInteraction 2: compare effect sizes not P values]
  26. Matthews, J.; Altman, D. (1996). Interaction 3: How to examine heterogeneity. Statistics Notes. British Medical Journal.313:862 (5. Oktober). [FulltextInteraction 3: How to examine heterogeneity]
  27. Altman, D.; Bland, M. (1996). Detecting skewness from summary information. Statistics Notes. British Medical Journal. 313:1200 (9. November). [FulltextDetecting skewness from summary information]
  28. Bland M.; Altman, D. (1997). Cronbach's alpha. Statistics Notes. British Medical Journal. 314:572 (22. Februar). [FulltextCronbach's alpha]
  29. Altman, D.; Bland, M. (1997). Units of analysis. Statistics Notes. British Medical Journal. 314:1874 (28. Juni). [FulltextUnits of analysis]
  30. Bland, M.; Kerry, S. (1997). Trials randomised in clusters. Statistics Notes. British Medical Journal.315:600 (6. September). [ Fulltext Trials randomised in clusters"
  31. Kerry, S.; Bland, M. (1998). Analysis of a trial randomised in clusters. Statistics Notes. British Medical Journal.316:54 [FulltextAnalysis of a trial randomised in clusters]
  32. Bland, M.; Kerry, S. (1998). Weighted comparison of means. Statistics Notes. British Medical Journal.316:129 (10. Januar). [ Fulltext Weighted comparison of means
  33. Kerry, S.; Bland, M. (1998). Sample size in cluster randomisation. Statistics Notes. British Medical Journal.316:549 (14. Februar). [ Fulltext Sample size in cluster randomisation
  34. Kerry, S.; Bland, M. (1998). The intracluster correlation coefficient in cluster randomisation. Statistics Notes. British Medical Journal.316:1455-1460 (9. Mai). [FulltextThe intracluster correlation coefficient in cluster randomisation]
  35. Altman, D.; Bland, M. (1998). Generalisation and exploration. Statistics Notes. British Medical Journal.317:409-410 (8. August). [FulltextGeneralisation and extrapolation]
  36. Altman, D.; Bland, M. (1998). Time to event (survival) data. Statistics Notes. British Medical Journal.317:468-469 (15. August). [FulltextTime to event (survival) data]
  37. Bland M.; Altman,D. (1998). Bayesians and frequentists. Statistics Notes. British Medical Journal.317:1151-1160 (24. Oktober). [FulltextBayesians and frequentists]
  38. Bland M.; Altman,D. (1998). Survival probabilities (the Kaplan-Meier method). Statistics Notes. British Medical Journal.317:1572-1580 (5. Dezember). [FulltextSurvival probabilities (the Kaplan-Meier method)]
  39. Altman, D.; Bland, M. (1999). Treatment allocation in controlled trials: why randomise?. 318:1209-1209 (1. Mai). [FulltextTreatment allocation in controlled trials: why randomise?]
  40. Altman, D.; Bland, M. (1999). Variables and parameters, Statistics Notes. British Medical Journal.318:1667-1667 (19. Juni). [FulltextVariables and parameters]
  41. Altman, D.; Bland, M. (1999). How to randomise. Statistics Notes. British Medical Journal.319:703-704 (11. September). [FulltextHow to randomise]
  42. Altman, D.; Bland, M. (2000). The odds ratio. Statistics Notes. British Medical Journal.320:1468 (27. Mai). [FulltextThe odds ratio]
  43. Simon J Day & Douglas G Altman. (2000). Blinding in clinical trials and other studies. Statistics Notes. British Medical Journal.321:504 (19. August). [FulltextBlinding in clinical trials and other studies]
  44. Altman, D.; Schulz, K. (2001). Concealing treatment allocation in randomised trials. Statistics Notes. British Medical Journal.323:446-447 (25. August). [FulltextConcealing treatment allocation in randomised trials]
  45. Vickers, A.; Altman, D. (2001). Analysing controlled trials with baseline and follow up measurements. Statistics Notes. British Medical Journal.323:1123-1124 (10. November). [FulltextAnalysing controlled trials with baseline and follow up measurements]
  46. Bland M.; Altman, D. (2002). Validating scales and indexes. Statistics Notes. British Medical Journal.324:606-607 (9. März). [FulltextValidating scales and indexes]
  47. Altman, D.; Bland, M. ( 2003). Interaction revisited: the difference between two estimates. Statistics Notes. British Medical Journal.326:219 (25. Januar). [FulltextInteraction revisited: the difference between two estimates]
  48. Bland M.; Altman, D. (2004). The logrank test. Statistics Notes. British Medical Journal.328(7447):1073 (1. Mai). [FulltextThe logrank test]
  49. Deeks, JJ; Altman, D. (2004). Diagnostic tests 4: likelihood ratios. Statistics Notes. British Medical Journal.329:168-169 [FulltextDiagnostic tests 4: likelihood ratios.]

Serie "Epidemiology" im "Lancet"

  1. Grimes, D. A.; Schulz, K. F. (2002). An overview of clinical reseach: the lay of the land. The Lancet, 359: 57-61.
  2. Grimes, D. A.; Schulz, K. F. (2002). Descriptive Studies: what they can and cannot do. The Lancet, 359: 145-49.
  3. Grimes, D. A.; Schulz, K. F. (2002). Bias and causal associations in observationaö research. The Lancet, 359: 248-52.
  4. Grimes, D. A.; Schulz, K. F. (2002). Cohort studies: marching towards outcomes. The Lancet, 359: 341-45.
  5. Schulz, K. F. & Grimes D. A. (2002). Case-control-studies: research in reverse. The Lancet, 359: 431-34.
  6. Schulz, K. F. & Grimes D. A. (2002). Generation of allocation sequences in randomised trials: chance, not choice. The Lancet, 359: 515-19.
  7. Schulz, K. F. & Grimes D. A. (2002). Allocation concealment in randomised trials: defending against deciphering. The Lancet, 359: 614-18.
  8. Schulz, K. F. & Grimes, D. A. (2002). Sample size slippages in randomised trials: exclusions and the lost and wayward. The Lancet, 359, 781-85.
  9. Grimes, D. A.; Schulz, K. F. (2002). Uses and abuses of screening tests. The Lancet, 359: 881-84
  10. Schulz, K. F. & Grimes, D. A. (2002). Unequal group sizes in randomized trials: guarding against guessing. The Lancet, 359, 781-85.

Serie "Statistical Corner" in "Psychosomatic Medicine"

  1. Llabre, M. M., Spitzer, S., Siegel, S., Saab, P. G. & Schneiderman, N. (2004). Applying latent growth modelling to investigation of individual differences in cardiovascular recovery from stress. Psychosomatic Medicine, 66, 29-41.
  2. Baybak, M. A. (2004). What you see may not be what you get: a brief, nontechnical introduction to overfitting in regression-type models. Psychosomatic Medicin, 66, 411-421.
  3. Christienfeld, N. J. S., Sloan, R. P., Carroll, D. & Greenland, S. (2004). Risk factors, confounding, an the illusion of statistical control. Psychosomatic Medicin, 66, 868-875.
  4. Vickers, A. J. (2005). Analysis of variance is easily misapplied in the analysis of randomized trials: a critique and discussion of alternative statistical approaches. Psychosomatic Medicin, 67, 652-655
  5. Enders, C. K. (2006). A primer on the use of modern missing-data methods in psychosomatic medicine research. Psychosomatic Medicin, 68, 427-436
  6. Green, S. B. & Thompson, M. S. (2006). Structural equation modelling for conducting tests of differences in multiple means. Psychosomatic Medicin, 68, 706-717.
  7. Blackwell, E., Mendes de Leoon, C. F. & Miller, G. E. (2006). Applying mixed regression models to the analysis of repeated-measures data in psychosomatic medicine. Psychosomatic Medicin, 68, 870-878.

Methodik

Methodik – allgemein

deutsch:

  • Bortz, J. & Döring, N. (2006). Forschungsmethoden und Evaluation (4., überarbeitete Auflage). Berlin: Springer.
  • Erdfelder, Mausfeld, R. & Meiser, T. (Hrsg.) (1996). Handbuch Quantitative Methoden. Weinheim: Beltz Psychologie Verlags Union
  • Rogge, K.E. (Hrsg.) (1995). Methodenatlas. Berlin: Springer
  • Roth, E. & Holling, H. (Hrsg.) (1999). Sozialwissenschaftliche Methoden. München: Oldenbourg Verlag
  • Westermann, R. (2000). Wissenschaftstheorie und Experimentalmethodik. Göttingen: Hogrefe.

englisch:

  • Cooper, H. & Hedges,L.V. (Eds.) (1994). The Handbook of Research Synthesis. New York: Russel Sage Foundation.
  • Kazdin, A. E. (2002). Methodological Issues & Clinical Research (3. edition). Washington, DC: American Psychological Association.
  • Pedhazur, E. J. & Pedhazur-Schmelkin, L. (1991). Measurement, Design, and Analysis: An integrated Approach. Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.

Methodik - speziell

deutsch:

  • Hager, W. (2004). Testplanung zur statistischen Prüfung psychologischer Hypothesen. Göttingen: Hogrefe
  • Wottawa, H. & Thierau, H. (1998). Lehrbuch Evaluation (2., vollständig überarbeitete Auflage). Weinheim: Hans Huber Verlag.

englisch:

  • Sackett, D.L., Straus, S. E. & Richardson, W. S., Rosenberg, W. & Haynes, R. B. (2000). Evidence Based Medicine - How to Practice and Teach EBM. Edinburgh: Churchill Livingstone.

Statistik

Statistik – allgemein

deutsch:

  • Bortz, J. (2004). Statistik für Sozialwissenschaftler (6., vollständig überarbeitete und aktualisierte Auflage). Berlin: Springer.
  • Backhaus, Ericson, Plinke, Weiber (2000). Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsoriente Einführung. Berlin: Springer.
  • Diehl, J. M. & Arbinger, R. (2001). Einführung in die Inferenzstatistik (3. Auflage). Eschborn: Dietmar Klotz
  • Diehl, J. M. & Kohr, H. U. (2004). Deskriptive Statistik (13. Auflage). Eschborn: Dietmar Klotz
  • Eid, M., Gollwitzer, M. & Schmitt, M. (2010). Statistik und Forschungsmethoden. Weinheim: Beltz
  • Leonhart, R. (2009). Lehrbuch Statistik (2. Auflage). Bern: Hans Hiber
  • Nachtigall, C. & Wirtz, M. (2002). Wahrscheinlichkeitsrechnung und Inferenzstatistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 2 (2., überarbeitete und erweiterte Auflage). Weinheim: Juventa
  • Vorberg, D., Blankenberger, S. (1999). Die Auswahl statistischer Tests und Maße. Psychologische Rundschau, 50(3), 157-164. [Volltext"Die Auswahl statistischer Tests und Maße." ], [Poster"Die Auswahl statistischer Tests und Maße." ]
  • Wirtz, M. & Nachtigall, C. (2002). Deskriptive Statistik. Statistische Methoden für Psychologen Teil 1 (2., überarbeitete und erweiterte Auflage). Weinheim: Juventa

englisch:

  • Bland, M. (2000). An Introduction to Medical Statistics. Oxford: University Press.
  • Cumming, G. & Finch, S. (2005). Inference by Eye - Confidence Intervals and How to Read Picutes of Data. American Psychologist, 60 (2), 170-180.
  • Cohen, J. (1994). The earth is round (p < 0.5). American Psychologist, 49, 997-1003.
  • Cohen, J. (1994). The earth is round (p < 0.5): rejoinder. American Psychologist, 50, 1103.
  • Cohen, J. (2003). Things I have learned (so far). In: A. E. Kazdin. Methodological Issues & Strategies in Clinical Research (3rd Edition). Washington, DC: American Psychological Association.
  • Greene, W.H. (2002). Econometric Analysis (5. Auflage). New Jersey: Prentice-Hall.
  • Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., Black, W. C. (1998). Multivariate Data Analysis (5. edition). Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall
  • Hays, W.L. (1994). Statistics (5. edition). Fort Worth: Harcourt College Publishers.
  • Rosenthal, R. & Rubin, D. B. (2008). Essentials of behavioral research: Methods and data analysis. New York: McGraw-Hill
  • Tabachnick, B. G. & Fidell, L. S. (2001). Using Multivariate Statistics (4th edition). Boston: Allyn & Bacon

Statistik – speziell

deutsch:

  • Höfler, M. (2004). Statistik in der Epidemiologie psychischer Störungen. Berlin: Springer.
  • Krämer, W. (2002). So lügt man mit Statistik (3. Aufl). München: Piper.
  • Stelzl, I. (2005). Fehler und Fallen der Statistik. Bern: Hans Huber.

englisch:

  • Agresti, A. (1996). An Introduction to categorical data analysis. New York: Wiley & Sons.
  • Altman, D. G, Machin, D., Bryant, T. N. & Gardner, M . J. (eds.) (2000). Statistics with confidence (2. edition). London: British Medical Journal.
  • MacKinnon, D. P. (2008). Introduction to statistical mediation analysis. New York: Lawrence Erlbaum
  • Smithson, M. (2003). Confidence Intervals. Thousand Oaks: Sage University Press.

Methodik, Statistik und Diagnostik für Rehabilitationswissenschaften

Methodik

Allgemein

  • VDR (Hrsg.) (1999). Förderschwerpunkt "Rehabilitationswissenschaften" - Empfehlungen der Arbeitsgruppen "Generische Methoden", "Routinedaten" und "Reha-Ökonomie". DRV-Schriften, Band 16 . Frankfurt/Main: Herausgeber. [PDF"Empfehlungen der Arbeitsgruppen "Generische Methoden", "Routinedaten" und "Reha-Ökonomie" ]
  • Reusch, A., Zwingmann, C. & Faller, H. (2002). Empfehlungen zum Umgang mit Daten in der Rehabilitationsforschung. Regensburg: Roderer Verlag.
  • Reusch, A. & Faller, H. (2001). Strukturierungshilfe zur Erstellung eines Studienprotokolls. Universität Würzburg: Unveröffentlichtes Manuskript. [PDF"Strukturierungshilfe zur Erstellung eines Studienprotokolls" ]
  • Muche, R., Rösch, M. Flierl, S. & Gaus, W. (2000). Klinische Studien in der Reha-Forschung – Probleme und Möglichkeiten aus biometrischer Sicht. Rehabilitation, 39, 200-204.
  • Muche, R., Rohlmann, F., Büchele, . & Gaus, W. (2002). Randomisierung in klinischen Studien in der Rehabilitationsforschung: Grundlagen und praktische Aspekte. Rehabilitation, 41, 311-319.
  • Muche, R., Imhof, A. & SARAH-Studiengruppe (2003). Das Comprehensive Cohort-Design als Alternative zur randomisierten kontrollierten Studie in der Rehabilitationsforschung: Vor- und Nachteile sowie Anwendung in der SARAH-Studie. Rehabilitation, 42, 343-349.
  • Waldmann, H.C. (1997). Sozialwissenschaftliche Methoden in der klinischen Forschung. Grundlagen, Forschungsdesigns und statistische Modelle im Anwendungsfeld Rehabilitation. Frankfurt: Lang.
  • Petermann, F. & Waldmann, H.C. (1996). Methoden der Rehabilitationsforschung. Zeitschrift für Klinische Psychologie, Psychiatrie und Psychotherapie, 4, 305-338

Rücklauf/ Response Rate bei Fragebogenstudien:

Statistik

Siehe die im Abschnitt Methodik beschriebene „Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung in „Die Rehabilitation“!

Diagnostik

Diagnostik und Testtheorie

  • Biefang, S., Potthoff, P, Schliehe, F. (1999). Assessmentverfahren für die Rehabilitation. Göttingen: Hogrefe:
  • Borsboom, D. (2006), Measuring the Mind: Conceptual Issues in Cotemporary Psychometrics. New York: Cambridfe University Press
  • Bowling, A. (1991). Measuring Health: A review of quality of life measurment scales. Milton Keynes, Philadelphia: Open University Press.
  • Bühner, M. (2010). Einführung in die Test- und Fragebogenkonstruktion (3. Auflage). München: Pearson Studium
  • Graham, J. M. (2006). Congeneric and (essentially) tau-equivalent estimates of score reliability: What they are and how to use them. Educational and Psychological Measurment, 66(6), 930-944
  • Krauth, J. (1995). Testkonstruktion und Testtheorie. Weinheim: Beltz.
  • Lienert, G. A. (1989). Testaufbau und Testanalyse (4. Auflage). Weinheim: Psychologie Verlags Union.
  • McDowell, I. & Newell, C. (1996). Measuring Health – A Guide to Rating Scales and Questionnaires (2. edition). New York: Oxford University Press.
  • Raykov, T. & Shrout, P. E. (2002). Reliability of scales with general structure: Point and interval estimation using a structural equation modeling approach. Structual Equation Modeling, 9(2), 195-212
  • Rost, J. (2004). Lehrbuch Testtheorie-Testkonstruktion (2., überarbeitete und erweiterte Auflage). Bern: Hans Huber.
  • Yousfi, S. (2005). Mythen und Paradoxien der klassischen Testtheorie (I) - Testlänge und Gütekriterien. Diagnostica, 51 (1), 1-11.
  • Yousfi, S. (2005). Mythen und Paradoxien der klassischen Testtheorie (II): Trennschärfe und Gütekriterien. Diagnostica, 51(2), 55-66 [Abstract"Trennschärfe und Gütekriterien" ]

Interrater-Reliabilität

  • Wirtz, M. (2004). Bestimmung der Güte von Beurteilereinschätzungen mittels der Intraklassenkorrelation und Verbesserung von Beurteilereinschätzungen. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 43 (6), 384-389. [Abstract"Bestimmung der Güte von Beurteilereinschätzungen mittels der Intraklassenkorrelation und Verbesserung von Beurteilereinschätzungen" ]
  • Wirtz, M. & Caspar, F. (2002). Beurteilerübereinstimmung und Beurteilerreliabilität. Göttingen: Hogrefe.
  • Donner, A. & Eliasziw, M. (1987). Sample Size Requirements for Reliability Studies. Statistical Medicine, 6, 441-448.
  • Sim, J., Wright, C. (2005). The Kappa Statistic in Reliability Studies: Use, Interpretation, and Sample Size Requirements. Physical Therapy, 85 (3), 257-268.
  • Fleiss, J. L., Cohen, J. & Everitt, B. S. (1969). Large Sample Errors of Kappa and Weighted Kappa. Psychological Bulletin, 72, 323-327.
  • Landis, J.R., Koch, G.G. (1977). The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics, 33, 159-174.

Missing Data

Allgemein

  • Allison, P. D. (2002). Missing Data. Thousand Oaks: Sage.
  • Enders, C. K. (2006). A Primer on the Use of Modern Missing-Data Methods in Psychosomatic Medicine Research. Psychosomatic Medicine, 68:427-436
  • Graham, J. W. (2009). Missing Data Analysis: Making it work in the real world. Annual Review of Psychology, 60:549-576
  • Schafer, J.L. (1997). Analysis of Incomplete Multivariate Data. London: Chapman & Hall.
  • Little, R.J.A. & Rubin, D.B. (2002). Statistical Analysis with Missing Data (2. Aufl.). Hoboken, NJ: Wiley.
  • Lüdtke, O., Robitzsch, A., Trautwein, U. & Köller, O. (2007). Umgang mit fehlenden Werten in der psychologischen Forschung: Probleme und Lösungen. Psychologische Rundschau, 58(2), 103-117
  • Rubin, D. (1976). Inference and missing data. Biometrika, 63(3), 581-592.
  • Schafer, J.L. & Graham, J.W. (2002).Missing Data: Our View of the State of the Art. Psychological Methods, 7(2),147-177.
  • Wirtz, M. (2004). Über das Problem fehlender Werte: Wie der Einfluss fehlender Informationen auf Analyseergebnisse entdeckt und verringert werden kann. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung, Rehabilitation, 43, 109-115.

Imputationsverfahren

Einfache Imputation (mit EM-Algorithmus)

  • Dempster, A., Laird, N. & Rubin, D. (1977). Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of teh Royal Statistical Society, Series B, 39, 1-38.
  • Little, R., Schluchter, M. (1985). Maximum likelihood estimation for mixed continuous and categorical data with missing values. Biometrika, 72 (3), 497-512.
  • von Hippel, P. (2004). Biases in SPSS 12.0 Missing Value Analysis. The American Statistician, 58 (2), 160-164. [PDF"Biases in SPSS 12.0 Missing Value Analysis" ]
  • King, G., Honaker, J., Joseph, A. and Scheve, K.(2001). Analyzing Incomplete Political Science Data. American Political Science Review, 95 (1), 49-69. [Fulltext"Incomplete Political Science Data. American Political Science" ]

Multiple Imputation

  • Schafer, J. L. & Olsen, M. K. (1998). Multiple Imputation for Multivariate Missing-Data-Problems: A Data Analyst’s Perspective. Multivariate Behavioral Research, 33(4), 545-571.
  • Sinharay, S., Stern, H.S. & Russell, D. (2001). The Use of Multiple Imputation for the Analysis of Missing Data. Psychological Methods, 6(4), 317-329.
  • Horton, N. & Lipsitz, S. (2001). Multiple Imputation in Practice: Comparison of Software Packages for Regression Models With Missing Variables. The American Statistician, 55(3), 244-254.

Poweranalysen

  • Bausell, R.B., Li, Y.-F. (2006, 2002). Power Analysis for Experimental Research : A Practical Guide for the Biological, Medical and Social Sciences (Paperback). Cambridge: University Press.
  • Bock, J. (1998). Bestimmung des Stichprobenumfangs für biologische Experimente und kontrollierte klinische Studien. München: Oldenbourg.
  • Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Science (2. edition). Hillsdale, New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.
  • Florey, C. (1993). Sample size for beginners. British Medical Journal, 306, 1181-1184.
  • Lachin, J. (1981). Introduction to sample size determination and power analysis for clinical trials. Controlled Clinical Trials, 2, 93-113.
  • Ortseifen, C., Bruckner, T., Burke, M. & Kieser, M. (1997). An overview of software tools for sample size determination. Medical Biology, 28, 91-118.
  • Donner, A. & Eliasziw, M. (1987). Sample Size Requirements for Reliability Studies. Statistical Medicine, 6, 441-448.

Faktorenanalyse

  • Brown, T. A. (2006). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York: Guilford Press
  • Fabrigar, L. T., Wegener, D. T., MacCallum, R. C. & Strahan, E. J. (1999). Evaluatiing the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272-299
  • Maurichat, C. (2006). Exploratorische und konfirmatorische Faktorenanalyse. Serie Methoden in der Rehabilitationsforschung. Rehabilitation, 45(4), 243-248. [Abstract"Exploratorische und matorische Faktorenanalyse." ]

Regressionsanalysen

  • Cohen, J., West, S. G., Cohen, P. & Aiken, L. (2002). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (3r ed.). Lawrence Erlbaum
  • Gelman, A. & Hill, J. (2007). Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press
  • Kleinbaum, D. G. & Klein, M. (2002). Logistic Regression - A Self-Learning Text (2nd edition). New York: Springer.
  • Muche, R. (2008). Die logistische Regression - ein vielseitiges Analyseinstrument rehabilitationswissenschaftlicher Forschung. Rehabiliation, 48(1), 56-62. [Abstract"Die logistische Regression - ein ..." ]
  • Muche. R. (2008). Validierung von Regressionsmodellen: Notwendigkeit und Beschreibung der wichtigsten Methoden. Rehabilitation, 48(4), 243-250. [AbstractValidierung von Regressionsmodellen: Notwendigkeit ..." ]

Strukturgleichungsmodelle

  • Bollen, K. A. (1989). Structural Equations with Latent Variables. New York: John Wiley & Sons
  • Byrne, B. M. (2001). Structural Equation Modelling with Amos: Basic Concepts, Applications and Programming. Mahwa, New Jersey: Lawrence Erlbaum
  • Hoyle, R. H. (Ed.) (1995). Structural Equation Modelling: Concepts, Issues, and Applications. Thousand Oaks: Sage
  • Kline, R. B. (2005). Priciples and Practice of Structural Equation Modelling (2nd. edition). New York: Guilford
  • Reinecke, J. (2005). Strukturgleichungsmodelle in den Sozialwissenschaften. München: Oldenbourg
  • Schumacker, R. E. & Lomax, R. G. (2004). A Beginner's Guide to Structural Equation Modelling (2nd ed.). Mahwa, New Jersey: Lawrence Erlbaum

Wachstums- und Veränderungsmodelle

  • Bollen, K. A. & Curran, P. J. (2006). Latent curve models: a structural equation perspective. Hoboken, N.J.: Wiley
  • Byrne, B. M. & Crombie, G. (2003). Modeling and testing change: An introduction to the latent growth curve model. Understanding Statistics, 2(3), 177-203
  • Duncan, T. E., Duncan. S. C. & Strycker, L. A. (2006). An introduction to latent variable growth curve modeling concepts, issues, and applications. Mahawah: Erlbaum

Rasch-Modelle und Item Response Theory

  • Frey, C., Zwingmann, C., Böcker, M., Forkmann, T., Kröhne, U., Müller, E., Wirtz, M. (2011). Adaptives Testen in der Rehabilitation - ein Weg zur ökonomischen Erhebung von Patientenmerkmalen. [AbstractAdaptives Testen in der Rehabilitation - ein Weg... " ]
  • Strobl, C. (2010). Das Rasch-Modell. München: Rainer Hampp
  • Wirtz, M., Böcker, M. (2007). Eigenschaften und Nutzen des Rasch-Modells in der klinischen Diagnostik, Serie Methoden der Rehabiliation, 46(4), 238-245.

Differential Item Functioning, Messinvarinz und Response Shift

  • Borsboom, D. (2006). When does measurement invariance matter? Medical Care, 44 (11, Suppl. 3), 176-181
  • Meredith, W. & Teresi, J. A. (2006). An essay on measurement and factorial Invariance. Medical Care, 44 (11, Suppl. 3), 69-77
  • Millsap, R. (2011). Statistical approaches to measurement invariance. New York: Psychology Press
  • Oort, F.J. (2005). Using structural equation modeling to detect response shifts and true chande. Quality of Life Research, 14(3), 587-598
  • Schmitt, N. & Kuljanin, G. (2008). Measurement Invariance: Review of practice and implications. Human Resource Management Review, 18(4), 210-222
  • Teresi, J. A. (2006). Overview of quantitative measurment methods. Equivalence, invariance, and differential item functioning in health applications. Medical Care, 44(11, Suppl. 3), 39-49.

Systematische Reviews & Meta-Analyse

  • Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T. & Rothstein, H. R. (2009). Introduction to Meta-Analysis. Chichester: John Wiley & Sons
  • Higgins, J. P. T. & Green, S. (Ed.) (2008). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Chichester: John Wiley & Sons
  • Lipsey, M. W. & Wilson, D. B. (2001). Practical Meta-Analysis. Thousand Oaks: Sage
  • Petticrew, M. & Roberts, H. (2006). Systematic Reviews in the Social Sciences: A Practical Guide. Malden: Blackwell

Statistik-Software

SPSS

Einsteiger:

  • Brosius, F. (2011). SPSS 19 (m. CD-ROM). Bonn: Mitp-Verlag.
  • Bühl, A. (2009). SPSS 18. Einführung in die moderne Datenanalyse (m. CD-ROM). München: Pearson Studium.
  • Zöfel, P. (2003). Statistik für Psychologen im Klartext. München: Pearson Studium.
  • Andy Field (2005): Discovering statistics using SPSS (2nd edition). London: Sage.

Fortgeschrittene:

SAS

  • Delwiche, L. D. & Slaughter, S. J. (2003). The Little SAS Book: A Primer (3rd ed.). Cary, NC: SAS Institute Inc.
  • Muche, R., Habel, A. & Rohlmann, F. (2000). Medizinische Statistik mit SAS-Analyst. Berlin: Springer.
  • Oerthl, F. & Tuschl, S. (1995). Statistische Datenanalyse mit dem Programmpaket SAS. München: Oldenbourg Verlag.
  • SAS Online Dokumentation (Version 9.x)
  • SAS Anwender Handbuch im Netz
  • Schendera, C. F. G. (2004). Datenmanagement und Datenanalyse mit dem SAS-System. München: Oldenbourg

R

Mplus

  • Geiser, C. (2010). Datenanalyse mit Mplus. Eine anwendungsorientierte Einführung. Wiesbaden: VS Verlag
  • Muthén, B. & Muthén, L. (2010). Mplus User Guide. Muthén & Muthén.

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