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Notfall + Rettungsmedizin

, Volume 21, Issue 8, pp 704–706 | Cite as

ROC-Analysen

Folge 10
  • C. Weiß
Statistik
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In dieser Serie sind bisher erschienen:

  • Die Bedeutung der Statistik für die klinische Forschung. Folge 1 (2014) Notfall Rettungsmed 17:682–683

  • Randomisierte Therapiestudien. Folge 2 (2015) Notfall Rettungsmed 18:618–620

  • Datenaufbereitung, Häufigkeiten und statistische Kenngrößen. Folge 3 (2016) Notfall Rettungsmed 19:598–600

  • Graphische Darstellungen. Folge 4 (2017) Notfall Rettungsmed 20:355–358

  • Einfache Tests, die jeder kennen sollte. Folge 5 (2017) Notfall Rettungsmed 20:688–690

  • Der Schluss von der Stichprobe auf die Grundgesamtheit. Folge 6 (2018) Notfall Rettungsmed 21:232–235

  • Korrelationskoeffizienten. Folge 7 (2018) Notfall Rettungsmed 21:323–327

  • Lineare Regression. Folge 8 (2018) Notfall Rettungsmed 21:406–408

  • Logistische Regression. Folge 9 (2018) Notfall Rettungsmed 21:516–518

Die Suche nach einem optimalen Schwellenwert

Der zuletzt erschienene Beitrag dieser Serie behandelte logistische Regressionsanalysen mit binärer Zielgröße. Als Anwendungsbeispiel diente eine Studie aus...

ROC analysis

Serie 10

Notes

Einhaltung ethischer Richtlinien

Interessenkonflikt

C. Weiß gibt an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Dieser Beitrag beinhaltet keine von den Autoren durchgeführten Studien an Menschen oder Tieren.

Literatur

  1. 1.
    Hagelstein C, Burger-Scheidlin S, Weis M, Weiss C, Schoenberg S, Schaible T, Neff KW (2016) Separate evaluation of the ipsilateral and contralateral MR fetal lung volume in patients with congenital diaphragmatic hernia. AJR Am J Roentgenol 207:4015–4423CrossRefGoogle Scholar
  2. 2.
    Backhaus K, Erichson B, Plinke W, Weiber R (2015) Logistische Regression. In: Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 14. Aufl. Springer, HeidelbergGoogle Scholar

Copyright information

© Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018

Authors and Affiliations

  1. 1.Abteilung für Medizinische Statistik und Biomathematik, Medizinische Fakultät MannheimUniversität HeidelbergMannheimDeutschland

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