Review-Artikel
Biostatistik in Ophthalmologie und Optometrie: Eine Artikelserie zur Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungsprozesse
Teil 2: Statistische Tests – Prinzipien und Anwendung
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Autoren
Daniela Oehring
1,2
1
Ph.D.
2
Faculty of Health, University of Plymouth, Plymouth, UK
Schlüsselwörter
Statistische Kompetenz
Augen- und Sehforschung
klinische Entscheidungsfindung
Hypothesentest
parametrische und nicht-parametrische Tests
Effektstärke
Keywords
Statistical Literacy
Eye and Vision Research
Clinical Decision-Making
Hypothesis Testing
Parametric and Non-Parametric Tests
Effect Size
Zusammenfassung
Zweck: Die Förderung der statistischen Kompetenz in der Augen- und Sehforschung durch praktische Anleitungen zum Hypothesentest, zur Auswahl geeigneter Tests und zur Interpretation inferenzstatistischer Ergebnisse. Ziel ist es, häufige analytische Fehler zu reduzieren und klinisch aussagekräftigere Schlussfolgerungen in ophthalmologischen Studien zu unterstützen.
Material und Methoden: Es wurde eine narrative Literaturrecherche in PubMed, Scopus und Web of Science durchgeführt, um bewährte Praktiken im Bereich Hypothesentest, Fehlerkontrolle und Testauswahl für die klinische Forschung in Ophthalmologie und Optometrie zu identifizieren. Simulierte Datensätze, die auf realen klinischen Szenarien basieren, wurden mit Python erstellt, um zentrale Konzepte zu veranschaulichen. Anhand konkreter Beispiele wird der Einfluss von Stichprobengröße, Datenverteilung und Fehlertyp auf statistische Schlussfolgerungen verdeutlicht.
Ergebnisse: Häufige Fehlinterpretationen von p-Werten und eine verbreitete fehlerhafte Anwendung statistischer Tests wurden identifiziert. Die Übersichtsarbeit erläutert, dass die Verringerung des Signifikanzniveaus (α) das Risiko eines Typ-II-Fehlers erhöht, sofern die Stichprobengröße nicht entsprechend vergrößert wird. Es wurde ein strukturiertes Entscheidungsmodell entwickelt, das die Wahl zwischen parametrischen und nicht-parametrischen Tests erleichtert, auch bei Verletzung der zugrunde liegenden Annahmen. Simulationen und klinische Beispiele zeigen, wie Effektstärke, Variabilität und Anpassungen bei Mehrfachtests die Ergebnisse beeinflussen.
Fazit: Statistische Fehler in der Augenforschung resultieren oft aus einer unzureichenden Testauswahl, mangelhafter statistischer Power oder einem übermäßigen Vertrauen auf p-Werte ohne Kontext. Dieser Artikel empfiehlt die Verwendung von Konfidenzintervallen, Effektgrößen und transparenter Berichterstattung, um die Glaubwürdigkeit der Forschungsergebnisse zu erhöhen. Die Einhaltung strukturierter analytischer Rahmenbedingungen und etablierter Berichtsleitlinien (z. B. CONSORT, STROBE) stellt sicher, dass statistische Schlussfolgerungen mit klinischer Relevanz übereinstimmen, wodurch eine bessere Patientenversorgung und verlässlichere Forschungsergebnisse unterstützt werden.
Abstract
Purpose: To enhance statistical literacy in eye and vision Research through practical guidance on hypothesis testing, test selection, and interpreting inferential statistics. The goal is to reduce common analytical errors and support more clinically meaningful conclusions in ophthalmic studies.
Material and Methods: A narrative literature review was conducted using PubMed, Scopus, and Web of Science to identify best practices in hypothesis testing, error control, and test selection relevant to clinical research in ophthalmology
and optometry. Simulated datasets, based on real-world clinical scenarios, were generated in Python to illustrate core concepts. Worked examples demonstrate the Impact of sample size, data distribution, and error type on statistical
conclusions.
Results: Common misinterpretations of p-values and frequent misuse of statistical tests were identified. The review explains how reducing the significance level (α) increases Type II error risk unless the sample size is increased. A structured decision framework was developed to aid the choice between parametric and non-parametric tests, including when assumptions are violated. Simulations and clinical examples demonstrate how effect size, variability, and multiple testing adjustments affect results.
Conclusion: Statistical missteps in eye research often arise from poor test selection, inadequate power, or overreliance on p-values without context. This article advocates for the use of confidence intervals, effect sizes, and ransparent
reporting to enhance the credibility of research findings. Following structured analytic frameworks and established reporting guidelines (e. g. CONSORT, STROBE) helps ensure that statistical conclusions align with clinical relevance, ultimately supporting better patient care and more trustworthy research outcomes.
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