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Median
Siehe Durchschnitt

Mittelwert
Siehe Durchschnitt

Mortalitätsverminderung
Siehe Sterblichkeitsverminderung

Natürliche Häufigkeit
Die einfachste Methode, das Vorkommen von Ereignissen oder Merkmalen zu bewerten, ist die, ihr Auftreten einfach zu zählen. Im Unterschied zu Wahrscheinlichkeiten und relativen Häufigkeiten sind natürliche Häufigkeiten sozusagen Rohdaten, das heißt, sie sind nicht in Bezug auf den Grundanteil des Ereignisses oder Merkmals normiert. Ein Beispiel: Ein Arzt hat 100 Personen untersucht, von denen 10 eine bestimmte Krankheit haben, die anderen 90 jedoch nicht. Von den 10 mit der Krankheit zeigen 8 ein bestimmtes Symptom, während 4 der 90 ohne diese Krankheit das Symptom ebenfalls zeigen. Diese 100 Fälle können nun in vier unterschiedlich große Gruppen zerlegt werden: Krankheit und Symptom: 8; Krankheit und kein Symptom: 2; keine Krankheit und Symptom: 4; keine Krankheit und kein Symptom: 86. Diese vier Anzahlen sind die natürlichen Häufigkeiten. Ihre Angabe erleichtert die Anwendung der Bayes'schen Regel. Wenn ein weiterer Patient mit dem Symptom den Arzt konsultiert, kann dieser leicht ermitteln, mit welcher Wahrscheinlichkeit der neue Patient die Krankheit auch hat; diese Wahrscheinlichkeit ist 8/(8+4) und beträgt damit 2 zu 3. Man kann die oben aufgeführten Beobachtungen des Arztes auch in Form bedingter Wahrscheinlichkeiten oder relativer Häufigkeiten angeben, etwa indem man die natürliche Häufigkeit 4 der Gesunden mit Symptom durch die natürliche Häufigkeit 90 aller Gesunden dividiert; das ergibt 0,044 oder 4,4 Prozent. Damit wird die Berechnung der obigen Wahrscheinlichkeit aber viel schwieriger, denn sie erfordert die Bayes'sche Formel für Wahrscheinlichkeiten. Mithilfe natürlicher Häufigkeiten kann man schnell richtige Schlussfolgerungen ziehen, während die Angabe von bedingten Wahrscheinlichkeiten leicht zu vernebeltem Denken führt.

Negatives Testergebnis
Normalerweise eine gute Nachricht, denn es wurde kein Anzeichen für die Krankheit gefunden, auf die getestet wurde.

NNT (Anzahl notwendiger Behandlungen)
Siehe Anzahl notwendiger Behandlungen

Placebobehandlung
Eine Placebobehandlung simuliert eine medizinische Behandlung, indem Patienten entweder Medikamente ohne Wirkstoff gegeben werden oder sie einer Schein-Operation unterzogen werden. Die Ergebnisse der Scheinbehandlung werden dann mit den Ergebnissen der medizinischen Behandlung verglichen. Das Ziel einer Placebo-Studie ist es, herauszufinden ob eine medizinische Behandlung wirklich wirksamer ist, oder ob eine Verbesserung von Symptomen auf dem Glauben beruht, dass man eine Behandlung bekommen hat.

Placebo-Effekt
Ein Placebo wirkt sozusagen durch den Geist anstatt durch den Organismus. Ein Beispiel: Ein Arzt verschreibt einem Patienten, der an Erkältung oder Ausschlag leidet, eine Zuckerlösung, die keine wirksamen Stoffe gegen Beschwerden enthält. Wenn der Patient, der nicht weiß, dass er gar keinen Wirkstoff erhielt, daraufhin Besserung verspürt, spricht man von Placebo-Effekt. Das Wort placebo ist lateinisch und heißt eigentlich „ich werde gefallen". Placebo helfen jedoch nicht immer oder bei allen Krankheiten; ihre Wirkung scheint davon abzuhängen, wie stark der Patient daran glaubt, dass die Behandlung wirkt. Placebos sind eine Herausforderung für das Ideal der informierten Entscheidung.

Positiver Vorhersagewert
Der Anteil der Personen mit einer Krankheit von allen Personen, die ein positives Testergebnis haben. Der positive Vorhersagewert ist also gleich der bedingten Wahrscheinlichkeit p(krank I positiv) des Vorliegens der Erkrankung, wenn der Test positiv ist.

Positives Testergebnis
Normalerweise eine schlechte Nachricht, denn es wurde ein mögliches Anzeichen für die Krankheit gefunden, auf die getestet wurde.

Prävalenz
Synonym für Grundanteil

Prozente
Wie bei den Wahrscheinlichkeiten lassen sich auch bei den Prozentsätzen drei Arten unterscheiden. Die erste ist eine Einzelfall-Wahrscheinlichkeit, die mit 100 multipliziert wird. Beispielsweise kann man sagen, dass ein Herzpatient eine Chance von 80 Prozent hat, die Operation zu überstehen. Dies entspricht einer Wahrscheinlichkeit von 0,8. Die möglichen Missverständnisse sind dieselben wie bei Einzelfall-Wahrscheinlichkeiten. Eine zweite Art von Prozentsätzen ist die mit 100 multiplizierte bedingte Wahrscheinlichkeit, und damit kann man dieselbe Verwirrung wie bei regulären bedingen Wahrscheinlichkeiten erzeugen. Die dritte Art dagegen ist leicht zu verstehen: die ebenfalls mit 100 multiplizierte (nicht bedingte) relative Häufigkeit. Ein Beispiel hierfür ist das Ergebnis einer Gallup-Umfrage von 1962, wonach nur 38 Prozent der erwachsenen Amerikaner wussten, dass Zigarettenrauch Lungenkrebs verursacht. Ein solcher Prozentsatz ist verständlich, weil die Bezugsmenge klar ist.

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