Outcome-Daten sind von Natur aus unsauber.
Datensätze klinischer Studien sitzen an der Schnittstelle von kleinen Stichproben, strengen Messprotokollen und nachgelagerten Entscheidungen, die echte Patienten betreffen. Die Analyse muss Missing Values 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, nicht aus Reflex (parametrisch, wo die Annahmen halten; nicht-parametrisch, wo sie es nicht tun). Effektgrößen werden neben p-Werten geschätzt, weil p-Werte ohne Effektgrößen nur Rauschen sind.
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 ausgeliefert wurde.
Ein reproduzierbares Analyse-Notebook, das auf dem Datensatz end-to-end läuft, ein Methodik-Abschnitt, der jede Entscheidung erklärt, ein Fazit-Abschnitt für ein nicht-statistisches Publikum, und ein öffentliches Repository mit dokumentierten Datenverarbeitungsregeln, sodass die Arbeit prüfbar ist.
Lehren.
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 hübsche Grafik zählt weniger als die Methodik dahinter. Reviewer und Sponsoren vertrauen einer Analyse, die sie nachvollziehen können, nicht einer, die sie auf gut Glauben akzeptieren müssen.