Bei der Planung und Auswertung von Methodenvalidierungsexperimenten von Messmethoden im Labor sowie von in vitro Diagnostika kommen statistische Verfahren zum Einsatz. Das Seminar beschäftigt sich mit den statistischen Methoden, die bei der Planung und Auswertung derartiger Experimente zur Anwendung kommen. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf quantitativen Methoden in Anlehnung an die CLSI guidelines. Im Mittelpunkt des Seminars stehen Experimente zum Methodenvergleich (vgl. CLSI-guideline EP09-3) sowie zur Ermittlung der Präzision (EP05-A3). Weitere Nachweisziele wie Nachweis- und Bestimmungsgrenze, Referenzwerte und Linearität werden einbezogen, um den Einsatz der statistischen Methoden zu illustrieren.

Aus statistischer Sicht ergeben sich einige Besonderheiten, die mitunter noch nicht im Fokus der Anwender sind.

Es ist ein adäquater Stichprobenumfang zu wählen.

• Die Auswertemethodik vom Nachweisziel ab. Ist es z. B. das Ziel, nachzuweisen, dass zwei Methoden „gleich“ sind, so sind spezielle Hypothesentests (Äquivalenztests) anzuwenden. Insbesondere bei sehr präziser Messung führt die Anwendung klassischer statistischer Methoden zu falschen Schlussfolgerungen.
• Im Rahmen des Methodenvergleichs ist bei der Anwendung von Regressionsmethoden zu berücksichtigen, dass in der Regel beide zu vergleichende Methoden eine Impräzision aufweisen – somit ist die einfache lineare Regression nicht anwendbar.
  
• Die Präzision wird vorteilhaft in komplexen Experimenten bestimmt, die die gemeinsame Bestimmung mehrerer Präzisionskomponenten erlaubt. Das zugrundeliegende Modell wird vorgestellt.

Auszug aus dem Kursprogramm

Themenschwerpunkte dieses Theoriekurses sind:

• Vorstellung statistischer Grundlagen anhand von realen Beispieldaten (Transformation von Daten, Konfidenzintervall, parametrische vs. nichtparametrische Verfahren)
• Methodenvergleiche mittels Differenzenplots (Einführung in die Thematik, Differenzenplots, Übereinstimmung)
• Methodenvergleiche mittels Regressionsmethoden (Ungeeignetheit der einfachen linearen Regression sowie des Korrelationskoeffizienten, spezielle Regressionsverfahren: Deming-Regression, Passing-Bablok-Regression)
• Mehrfaktorielle ANOVA mit zufälligen Effekten zur Bestimmung von Varianzanteilen
• Praktische Umsetzung: Bewertung der Ergebnisse, Fallzahlermittlung, praktische Probleme (z. B. Ausreißer), Vorstellung von Softwarelösungen

Zielgruppe

Technische und wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die grundlegende Kenntnisse in Statistik und in der Methodenarbeit besitzen.

Dozent

Dr. Thomas Keller studierte Physik und promovierte im Bereich Biophysik an der Universität Leipzig. Er arbeitete an verschiedenen Forschungsinstituten (D, F) und in Life-Science-Unternehmen. 2003 gründete er die Firma ACOMED Statistik mit Sitz in Leipzig, die statistische Dienstleistungen im Bereich der Biomedizin und klinischen Forschung anbietet. Die Leistungen der Fa. ACOMED Statistik umfassen statistische Beratung, Planung und Auswertung von Experimenten (insbesondere im Rahmen von Methodenvalidierungen) und klinischen Studien (Schwerpunkt diagnostische Studien), SAS-Programmierung sowie Weiterbildungen zu statistischen Sachverhalten. Zu den Kunden gehören Unternehmen der Pharma- und Diagnostika-Industrie sowie öffentliche Forschungseinrichtungen. Dr. Thomas Keller ist Mitglied der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), der International Biometric Society (IBS), der Deutsche Vereinte Gesellschaft für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin (DGKL), der Arbeitsgruppe „Entscheidungsgrenzen / Richtwerte“ innerhalb der DGKL sowie des Clinical Laboratory Standards Institute (CLSI).

Auszug aus dem Kursprogramm

Ziel dieses Kurses ist es, Sie mit den gängigsten statistischen Methoden vertraut zu machen und diese anhand von konkreten Rechenbeispielen zu erklären und zu üben.

Themen des Kurses sind:

• Beschreibende Statistik
• Statistische Verteilungen (Normalverteilung, Prüfverteilungen)
• Schätzfunktion und Konfidenzintervall
• Übersicht: Tests für Mittelwerte (parametrische Verfahren)
• Vergleich zweier unabhängiger Gruppen (Zwei-Stichproben t-Test)
• Vergleich mehrerer unabhängiger Gruppen (einfache Varianzanalyse)
• Exkurs: nicht-parametrische Verfahren
• Regression und Korrelation
• Tests für Häufigkeiten (Chi²-Test)
  
  

Zielgruppe

Technische und wissenschaftliche Mitarbeiter/-innen, die sich mit der Auswertung, Interpretation und Darstellung von Messergebnissen befassen. Grundkenntnisse in Microsoft Excel® sind notwendig.

Dozent

Dr. Thomas Keller studierte Physik und promovierte im Bereich Biophysik an der Universität Leipzig. Er arbeitete an verschiedenen Forschungsinstituten (D, F) und in Life-Science-Unternehmen. 2003 gründete er die Firma ACOMED Statistik mit Sitz in Leipzig, die statistische Dienstleistungen im Bereich der Biomedizin und klinischen Forschung anbietet. Die Leistungen der Fa. ACOMED Statistik umfassen statistische Beratung, Planung und Auswertung von Experimenten (insbesondere im Rahmen von Methodenvalidierungen) und klinischen Studien (Schwerpunkt diagnostische Studien), SAS-Programmierung sowie Weiterbildungen zu statistischen Sachverhalten. Zu den Kunden gehören Unternehmen der Pharma- und Diagnostika-Industrie sowie öffentliche Forschungseinrichtungen. Dr. Thomas Keller ist Mitglied der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), der International Biometric Society (IBS), der Deutsche Vereinte Gesellschaft für Klinische Chemie und Laboratoriumsmedizin (DGKL), der Arbeitsgruppe „Entscheidungsgrenzen / Richtwerte“ innerhalb der DGKL sowie des Clinical Laboratory Standards Institute (CLSI).