Die statistische Auswertung ist das Herzstück jeder klinischen Studie. Sie entscheidet darüber, ob ein Behandlungseffekt tatsächlich nachweisbar ist oder zufällig entstanden sein könnte. Zentrale Begriffe sind dabei Endpunkte, Randomisierung und die Studienstatistik.
Häufig eingesetzte Auswertungsstrategien sind die Intention-to-treat-Analyse (ITT) und die Per-Protocol-Analyse (PP). Sie unterscheiden sich darin, wie mit Studienabbrüchen oder Protokollabweichungen umgegangen wird. Statistische Kennzahlen wie das Signifikanzniveau (p-Wert) oder das Konfidenzintervall helfen, Ergebnisse korrekt zu interpretieren.
Um Verzerrungen zu vermeiden, müssen potenzielle Bias erkannt und minimiert werden. Methoden wie Propensity Score Matching kommen insbesondere in nicht-randomisierten Studien zum Einsatz. Zusätzlich spielen Missing-Data-Analysen und der Umgang mit Datenausreißern eine wichtige Rolle.
Eine saubere statistische Planung erhöht die statistische Validität und damit die Glaubwürdigkeit der Studienergebnisse.
