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Bei ACOMED statistik sind im Einsatz: SAS, SPSS, R-Project, Medcalc, NCSS&PASS, nQuery Advisor, EquivTest, BiAS-Online, Analyse-It, Excel.
Große
(=teure, >1000 EUR) Statistikpakete
Bei ACOMED statistik wird vorwiegend SAS, Vs. 9.2, genutzt. Dieses ist die Quasi-Standard-Software
für Analysen präklinischer sowie klinischer Studien. Die neue Version 9.2 erlaubt nun (neben vielen anderen Aspekten) die relative einfache Generierung von professionell erscheinenden Grafiken,
was den Einsatzbereich erheblich erweitert.
Mit dem Einsatz von SAS bei ACOMED statistik ist die Kompatibilität zu den biometrischen Abteilungen der Pharmaindustrie sowie zu Auftragsforschungsinstituten gegeben.
Der entscheidende Vorteil von SAS ist, dass die Software sowie die Methoden von Zulassungsbehörden als validiert betrachtet werden.
Die Analysen erfolgen anhand von Syntax, was die Analysen bzgl. Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Manipulationssicherheit auf ein qualitativ höheres Niveau hebt.
Für spezielle Analysen kommt auch R zum Einsatz. Da diese Software kostenfrei ist, ist für Kunden, die kein SAS besitzen, Programmierung komplexer statistischer Auswertungen möglich. ACOMED statistik hat
zusätzlich ein Interface zu MS Excel entwickelt, so dass auch für programmierunkundige Kunden die Nutzung von R-Programmen möglich ist.
Wenn nötig, nutze ich auch SPSS. Leider sind die mit den aktuellen Software-Versionen 16 und 17 (die ACOMED lizensiert hat) erzeugten Reports
nicht mit denen von alten Versionen kompatibel. Da diese Versionspolitik von SPSS nicht nachvollziehbar ist, und die neuen, immer kostenpflichtigen Versionen keinen Zusatz-Nutzen für ACOMED
generieren, wird SPSS nur noch auf Kundenwunsch eingesetzt.
Mittlere
(>100 EUR, <1000 EUR) Statistikpakete
Empfehlung: Das Paket Medcalc (Belgien) legt den Schwerpunkt auf Methoden, die
bei der Evaluierung von Diagnostika benötigt werden. Einzigartig die Möglichkeit zum Vergleich mehrerer ROC-Kurven, sowie die
Regression nach Passing-Bablock. Sehr gut ferner die Möglichkeit, durch Anwählen einer Option
die Analysen immer auch an log-transformierten Daten (wichtig bei Laborwerten) durchführen zu lassen.
Dieses Programm ist bei ACOMED statistik im häufigen Einsatz. Bzgl. Effizienz (Taste F7 zur Wiederholung einer Analyse nutzen !)
gibt es Schwächen, Dokumentation vorhanden. Nachteile: Deutlich eingeschränkter Methodenumfang multivariater Methoden.
ANOVA nur für balanced design möglich, d.h. in der Praxis (Labormedizin, Diagnostikstudien) ist die ANOVA nicht nutzbar.
Das Statistik-Paket NCSS & PASS (Utah, USA) ist ein Schwergewicht mit einer
großen Vielfalt an Methoden.
Eine oder mehrere ROC-Kurven können berechnet werden. Dokumentation als RTF-Files. Der Teil PASS bezieht sich auf eine umfangreiche Sammlung von Tools zur Fallzahlberechnung. Schwierigkeiten
gibt es beim Lesen externer Daten (Excel, SPSS, TXT-Dateien: Punkt-Komma-Problem). NCSS und PASS sind bei ACOMED statistik im Einsatz.
Das Paket Analyze-It ist ein Excel-Add-On,
dass die schnelle und einfache Analyse nebenbei erlaubt. Das Paket setzt sich aus zwei Modulen zusammen (Allgemeine Statistik,
Statistik für Labormedizin). Analyse-It ist bei ACOMED statistik ab und zu im Einsatz.
Für die Analyse von Daten mittels Äquivalenztests setzt ACOMED statistik neben den o.g. Paketen SAS und R die Software EqivTest ein.
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Kleine (=günstige, <100 EUR)
Statistikpakete
Das (kostenpflichtige, aber sehr günstige) Paket
BiAS. für Windows
(Dr. Ackermann, Uni Frankfurt) habe ich als einziges der günstigen Pakete über das
Teststadium hinaus verwendet - ein wunderbares Programmpaket mit
zahlreichen Tests, Fallzahlbestimmung u.a. für die Berechnung
"zwischendurch". Kann Daten aus Excel-Zwischenablage
verwenden. Gute Dokumentation (Log-File) aller Berechnungen, inkl.
Literaturangaben. Aber: Abbildungen nur für Eigenbedarf
verwendbar. Paket nur für Anwender benutzbar, die wissen,
welcher Test benutzt werden muss. zurück ...
Stiefkind: Fallzahlberechnung
Die Berechnung des Stichprobenumfanges sollte in der Planungsphase Ihres Projektes erfolgen, bevor überhaupt
die Daten erhoben werden. Hierfür gibt es eine Reihe von Programmen. Die meisten der o.g. und u.g. Statistikpakete
bieten Programmmodule zur Fallzahlberechnung an.
Erwähnt seine hier die eigenständigen Programme PASS (USA,
selber Link wie NCSS) und
nQuery Advisor, die beide bei ACOMED statistik im Einsatz sind.
Kostenlos: Demos, preiswert: Alte Versionen
Wer es sich zutraut, innerhalb von z.B. 30 Tagen ein Statistikprogramm zu erlernen,
und seine Daten auszuwerten, kann mitunter auf die Demoversionen der großen
Statistik-Pakete zugreifen. Die rechtlichen Hintergründe werden bei Zusendung der Demo-CD's bzw. beim Download
mitgeteilt. Eine kommerzielle Nutzung verbietet sich selbstverständlich. SPSS stellt eine
Version mit vollem Versionsumfang zur Verfügung, gleiches gilt für NCSS.
Günstig ist es auch, alte Versionen zu kaufen. Beispielsweise verkaufen die
Online-Shops Mediasell und Deal-It
Studentenversionen von SPSS 9.0 bzw. SPSS 10.0 für Preise, die man durch Verzicht auf eins, zwei Kneipenbesuche
finanzieren kann. Auch hier gelten besondere Benutzungsbestimmungen, auf deren Beachtung ich explizit hinweise.
Freie
Statistikpakete
Das Paket R ist ein
Open-Source-Ableger der Software S-Plus. Die Bedienung erfolgt über
Befehlszeilen. Riesiger Funktionsumfang. Umfangreiche
Hilfe-Funktionen. Aber: Erfordert Einarbeitung und statistisches
Vorwissen.
Deshalb ein Link zur
Einführung
in R.
Literaturempfehlung:
Dalgaard, P.: Introductory Statistics with R. Springer, 2003 (29,29 EUR)
Bioconductor ist eine
Plattform, auf der R-Bibliotheken speziell für die
Bioinformatik (Analyse von Microarrays, Sequenzanalysen u.a.m.)
bereitgestellt werden. zurück ...
Excel als
Statistikpaket
Obwohl auf der Download-Seite innerhalb
dieser Seiten Excel-Tools bereitgestellt werden (und ich ein
Excel-Nutzer und -Fan bin), ist Excel lediglich dafür
geeignet, für orientierende und Zwischenberechnungen Analysen
durchzuführen. Insgesamt ist Excel zu anfällig für
Benutzerfehler und hängt zu sehr von der Benutzerplattform
ab, um validierbare Ergebnisse zu erreichen. Zudem sind statistische Prozeduren nicht fehlerfrei, wie z.B. die Regressionsroutine RGP (LINEST) bei höhergradigen Polynomen. Wichtige Kriterien
wie Nachvollziehbarkeit, Dokumentation usw. sind nicht gegeben.
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