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Satzverständnis

English translation: (mein Versuch)

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20:49 Aug 2, 2006
German to English translations [PRO]
Medical - Medical (general) / randomisierte kontrollierte Studien
German term or phrase: Satzverständnis
Die Gruppen müssen zu Beginn der Beobachtung im Hinblick auf ihre Struktur, d.h. die Verteilung prognostisch bedeutsamer Merkmale bei den Patienten, vergleichbar sein.

Bislang gibt es nur ein Instrument, das die Umsetzung des ersten Ziels (siehe oben) gewährleisten kann: Randomisierung, also die zufällige Zuteilung der Patienten auf die zu vergleichenden Gruppen.

**Die Strukturgleichheit kann aber auch mittels der Randomisierung nicht für eine einzelne Studie, sondern theoretisch nur für eine unendliche Zahl von Studien garantiert werden.**

Kann mir jeman den Satz in ** erklären? Danke!
xxx@caduceus
United States
Local time: 16:38
English translation:(mein Versuch)
Explanation:
Ich nehme mal ein Beispiel: Patienten mit einer Arthrose, Schweregrad II bis IV

Ich möchte natürlich gern die Patienten zwischen Verumgruppe und Placebogruppe möglichst gleich (bezüglich ihrer Schweregrade, am besten auch bzgl. Alter, Geschlecht,.... ) verteilen.

Es gibt dazu generell 1. die Randomisierung (führt der Biometriker schon im Vorfeld durch, er ordnet mit seinem speziellen Programm jede Pat.-ID-Nummer randomisiert Verum oder Placebo zu).

2. Andere, bessere Möglichkeit wäre, zunächst die Pat. in Grad II, III, und IV einzuteilen und dann in diesen Subgruppen erst die einzelnen Randomisierungen durchzuführen. Dann hätte man in beiden Gruppen die Schweregrade vergleichbar gut verteten (--> geschichte Randomisierung, s. auch http://www.uk-koeln.de/kai/imsie/kursinfo/KlinischeStudien/K... )

Wenn man aber beim Fall 1 bleibt, das übliche Vorgehen, kann man nie bei einer einzelnen klinischen Studie sicher sein, dass es keine Verzerrung geben wird. Allein bei einer unendlichen Zahl von Studien könnte man (als rein theoretische Vorstellung) eine ideale Verteilung erreichen - auf die Gesamtheit von unendlich vielen Studien bezogen. Das ist so, wie wenn man in der Wahrscheinlichkeitsrechnung sagt, dass die sechs Seiten eines Würfels, 1 bis 6, exakt gleich oft fallen würden, wenn man nur unendlich oft weiterwürfelt ...

So verstehe ich den Satz.
Selected response from:

MMUlr
Germany
Local time: 00:38
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Alle eure Antworten waren sehr hilfreich. Jetzt sehe ich die Sache schon viel klarer. Allerdings habe ich nun wieder die Qual der Wahl und muss mich für eine Antwort entscheiden, trotzdem ganz vielen Dank an euch alle!
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5 +3sieh untenJohn Speese
4 +3Siehe unten
Johannes Gleim
4 +1(mein Versuch)MMUlr


  

Answers


25 mins   confidence: Answerer confidence 4/5Answerer confidence 4/5 peer agreement (net): +3
Siehe unten


Explanation:
Bei einer begrenzten Anzahl von Versuchspersonen hat jede einzelne Person das Gewicht von 1/n. Erst bei einer sehr großen Menge spielt das neu hinzukommende Einzelgewicht eine immer kleiner werdende Rolle. Beispiel

Das Verhältnis von Kranken zur Gesamtmenge soll statistisch gesehen z.B. 1:20 sein, d.h. 5 %. Nimmt man 5 Personen, so müßte genau 0,5 Personen krank sein. Geht natürlich nicht. Entweder einer ist krank oder keiner. Die Gesamtmenge ist einfach zu klein. Nimmt man 100 Personen, so müßte man darunter 5 Kranke finden. Kann aber auch sein, daß 4 oder 6 gefunden werden. Das liegt dann in der statistischen Streuung (4-6%). Wird die Gesamtmenge nochmal verzehnfacht, so ändert eine Person noch weniger (54 - 56) und so wird die Streuung auf 5,4 - 5,6 % verringert. Je länger man das Spiel fortsetzt, desto mehr wird die Streubreite eingeengt und man nähert sich immer mehr dem Wert 5 %.

Johannes Gleim
Local time: 00:38
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PRO pts in category: 24

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  -> Danke
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35 mins   confidence: Answerer confidence 5/5 peer agreement (net): +3
sieh unten


Explanation:
Hier ist eine moegliche Uebersetzung:

Even with randomization, however, the uniformity (sameness) in structure cannot be guaranteed for an individual study, but theoretically only for an infinite number of studies.

Es hat mit der Statistik zu tun, man muss die Studiengruppen nicht nur randomisiert auswaehlen, sondern auch viele Replikationen durchfuehren, damit die Resultaeten nach Bewertung der Daten signifikant oder bedeutungsvoll sind.

John Speese
United States
Local time: 18:38
Native speaker of: Native in EnglishEnglish

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11 hrs   confidence: Answerer confidence 4/5Answerer confidence 4/5 peer agreement (net): +1
(mein Versuch)


Explanation:
Ich nehme mal ein Beispiel: Patienten mit einer Arthrose, Schweregrad II bis IV

Ich möchte natürlich gern die Patienten zwischen Verumgruppe und Placebogruppe möglichst gleich (bezüglich ihrer Schweregrade, am besten auch bzgl. Alter, Geschlecht,.... ) verteilen.

Es gibt dazu generell 1. die Randomisierung (führt der Biometriker schon im Vorfeld durch, er ordnet mit seinem speziellen Programm jede Pat.-ID-Nummer randomisiert Verum oder Placebo zu).

2. Andere, bessere Möglichkeit wäre, zunächst die Pat. in Grad II, III, und IV einzuteilen und dann in diesen Subgruppen erst die einzelnen Randomisierungen durchzuführen. Dann hätte man in beiden Gruppen die Schweregrade vergleichbar gut verteten (--> geschichte Randomisierung, s. auch http://www.uk-koeln.de/kai/imsie/kursinfo/KlinischeStudien/K... )

Wenn man aber beim Fall 1 bleibt, das übliche Vorgehen, kann man nie bei einer einzelnen klinischen Studie sicher sein, dass es keine Verzerrung geben wird. Allein bei einer unendlichen Zahl von Studien könnte man (als rein theoretische Vorstellung) eine ideale Verteilung erreichen - auf die Gesamtheit von unendlich vielen Studien bezogen. Das ist so, wie wenn man in der Wahrscheinlichkeitsrechnung sagt, dass die sechs Seiten eines Würfels, 1 bis 6, exakt gleich oft fallen würden, wenn man nur unendlich oft weiterwürfelt ...

So verstehe ich den Satz.

MMUlr
Germany
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Native speaker of: German
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