Dr. Michael Benesch ist Arbeits- und Wirtschaftspsychologe, Geschäftsführer der M. Benesch Unternehmensberatung und lehrt an verschiedenen Hochschulen.Prof. Elisabeth Steiner ist Dipl. Sozialarbeiterin und Psychologin an der FH Campus Wien.

Vorwort5Vorwort zur 2. Auflage7Vorwort zur 3. Auflage71 Grundlagen statistischer Tests111.1 Stichprobe und Grundgesamtheit111.2 Signifikanz (p-Wert)211.3 Die Nullhypothese und die Alternativhypothese271.4 Fehler erster Art und Fehler zweiter Art321.5 Das Signifikanzniveau491.6 Ein- und zweiseitige Forschungshypothesen521.7 Signifikanz und Relevanz, Power (Macht) und Fallzahlschätzung561.8 Konfidenzintervalle641.9 Standardabweichung versus Standardfehler682 Medizinstatistische Kennzahlen aus der Epidemiologie712.1 Inzidenz und Prävalenz712.2 Maßzahlen für das Risiko812.2.1 Odds Ratio (OR)812.2.2 Relatives Risiko (RR; relative risk)892.2.3 Absolute und relative Risikoreduktion (ARR, RRR)972.2.4 "Number needed to treat" (NNT; Anzahl der notwendigenBehandlungen) und "number needed to harm"1022.2.5 Goldstandard und diagnostische Tests1042.2.6 Sensitivität und Spezifität1062.2.7 ROC - Receiver Operator Characteristics Curve und ROC-Analysen1163 Die Beurteilung der Qualität von Studien1223.1 Hierarchie der Evidenz: Studiendesigns1243.2 Kriterien zur Studienbeurteilung/Checklisten1313.3 Eine Checkliste zur Studienbeurteilung selbst erstellen154Literaturverzeichnis158Zum Autor/Zur Autorin161Stichwortverzeichnis163

Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür.Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der Medizin, Sozialwissenschaften oder Psychologie, Studienergebnisse zu beurteilen und zu verstehen. Zentral sind das "Schlüsselthema Signifikanz" und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power-Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert). Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.