Klinische Outcome-Daten sind schwierig zu analysieren.
Datensätze klinischer Studien verbinden kleine Stichproben, strenge Messprotokolle und nachgelagerte Entscheidungen, die echte Patienten betreffen. Die Analyse muss fehlende Werte verarbeiten, ohne sie zu verschleiern, statistische Tests laufen lassen, die zum Studiendesign passen, und Effekte so darstellen, dass jemand ohne Statistikhintergrund handeln kann.
Dieses Projekt geht systematisch durch einen solchen Datensatz: laden, profilieren, Hypothesen testen, Effekte visualisieren und das Fazit so schreiben, dass der Studiensponsor es tatsächlich liest.
Vorgehen.
Die Analyse folgt der Standard-Sequenz und dokumentiert jeden Schritt in einem reproduzierbaren Jupyter-Notebook. Data Load und Schema-Audit. Behandlung fehlender Werte mit dokumentierten Regeln. Deskriptive Statistik für Treatment- und Kontrollgruppe. Hypothesentests werden anhand der Datenform gewählt (parametrisch, wo die Annahmen gelten, nicht-parametrisch, wo sie nicht gelten). Effektgrößen werden neben p-Werten geschätzt, weil ein p-Wert ohne Effektgröße nicht zeigt, wie groß der Effekt ist.
Die Visualisierung bleibt zurückhaltend: Verteilungsplots für die Rohdaten, gepaarte Vergleiche für das primäre Outcome, Konfidenzintervall-Plots für die Schlussfolgerungen. Jede Abbildung hat eine Bildunterschrift, die erklärt, was sie zeigt und was sie nicht zeigt.
Was ich ausgeliefert habe.
Ein reproduzierbares Analyse-Notebook, das auf dem Datensatz end-to-end läuft, ein Methodik-Abschnitt, der jede Entscheidung erklärt, ein Fazit-Abschnitt für ein Publikum ohne Statistikhintergrund und ein öffentliches Repository mit dokumentierten Datenverarbeitungsregeln, sodass die Arbeit prüfbar ist.
Erkenntnisse.
Der größte Wert in der klinischen Studienanalyse liegt in den unspektakulären Teilen: dokumentieren, wie mit fehlenden Werten umgegangen wurde, den richtigen Test für die Datenform wählen und jeden p-Wert mit einer Effektgröße kombinieren. Die dokumentierte Methodik zählt mehr als die Grafiken, weil Reviewer und Sponsoren einer Analyse vertrauen, die sie selbst nachrechnen können.