Medizinische Beobachtungsstudien · Tabelle 1
Wie erstellt man Tabelle 1 einer medizinischen Studie?
Studiengruppen, Datenwörterbuch und aggregierte Ergebnisse stehen fest? Dieser Leitfaden zeigt eine Struktur für Tabelle 1 und erklärt, wie Sie Gruppengrößen, Einheiten, Nenner und Fehlwerte prüfen. Mit der anpassbaren KI-Anfrage lassen sich Spaltenüberschriften, Fußnoten und offene Punkte ordnen. Die endgültigen Werte müssen aus der tatsächlichen Analyse stammen.
Legen Sie Population, Zeitpunkt und Gruppen fest, danach Definitionen, Einheiten, Zusammenfassungen, Prozentnenner und Fehlwertzahlen. Tabelle 1 beschreibt die Stichprobe; eine P-Spalte beweist weder Vergleichbarkeit noch ersetzt sie den Analyseplan.
Dieser Leitfaden betrifft insbesondere Kohorten-, Fall-Kontroll- und Querschnittsstudien und folgt STROBE Punkt 14 samt Erläuterung. Querschnittsstudien haben nicht unbedingt eine longitudinale Baseline: Benennen Sie die Teilnehmermerkmale präzise. Randomisierte Studien benötigen eigene Berichtsleitlinien und Zeitschriftenvorgaben.
Die folgende Tabelle zeigt nur eine Ausfüllstruktur, keine Patientendaten, ausgeführten Statistiken oder Wirkungsbehauptungen. Echte Tabellen müssen aus der festgelegten Stichprobe und kontrollierten Analyseausgaben entstehen und von Forschenden geprüft werden.
Eine konkrete Aufgabe mit RigorMed
Mit einer an die Statistik übergebbaren Tabelle-1-Spezifikation beginnen
Dies sind vorgeschlagene Eingaben und anzufragende Ausgaben, keine neue Ausführung, Kundenergebnisse oder Fertigstellungsgarantie.
Benötigte Materialien: Bestätigte Population und Gruppen, Datenwörterbuch, aggregierte Ergebnisse, Einheiten und Fehlwertzahlen.
Gewünschte Ausgaben / Lieferziel: Tabelle-1-Spezifikation und Fußnotenentwurf sowie eine Prüfung von Nennern und Fehlwerten je Variable.
Beispielanfrage
Entwerfen Sie anhand bestätigter Stichprobe und aggregierter Ausgaben Spaltentitel, Variablenbezeichnungen, Kennzahlen, Nenner, Einheiten und Fußnoten für Tabelle 1. Fehlende Ausgaben benennen; keine unberechneten Mittelwerte, P-Werte oder Anzahlen erzeugen.
Was noch geprüft werden muss
Formale Zahlen müssen aus tatsächlich ausgeführter kontrollierter Analyse stammen. P-Werte dürfen Confounder nicht automatisch auswählen.
Was eine eigenständig verständliche Tabelle 1 enthalten sollte
Definieren Sie Population und Gesamtzahl jeder Spalte. Die Angaben unten sind Ausfüllregeln, keine direkt übernehmbaren Studienergebnisse.
| Zeile oder Fußnote | Zu berichten | Zu prüfende Grundlage |
|---|---|---|
| Titel und Gruppenspalten | Stichprobe, Zeitpunkt, Gruppendefinitionen und Gruppengrößen | Design, Ein-/Ausschluss, Gruppenvariable und Teilnehmerfluss |
| Kontinuierliche Variablen | Einheit, verfügbare Anzahl, Mittelwert (Standardabweichung) oder Median (P25, P75) | Definition, Verteilung und vorab festgelegte Zusammenfassung |
| Kategoriale Variablen | Kategorien, Anzahlen und Prozente mit explizitem Nenner | Kodierung, berechtigte Population und gültige Antworten |
| Fehlende Daten | Fehlwertzahl jeder relevanten Variable, gegebenenfalls je Gruppe | Originalcodes, Fragebogensprünge und Fehlwertregeln |
| Tabellenfußnoten | Abkürzungen, Einheiten, Symbole, Nenner und statistische Erläuterungen | Analyseplan und aktuelle Autorenhinweise der Zielzeitschrift |
Die Gesamtzahl ist nicht automatisch der Nenner jeder Zeile. Bei Erhebung nur in einer Teilgruppe ist die Berechtigung zu erklären. Verweigerung, unbekannt, nicht erhoben und nicht anwendbar dürfen ohne Prüfung nicht gemeinsam als fehlend gelten.
Warum können dieselben 20 Personen 20.0% oder 25.0% sein?
Synthetisches Lehrbeispiel einer gewöhnlichen ungewichteten Gruppe, keine Forschungs- oder Kundenergebnisse und kein Produktlauf. Die Variable gilt für alle 100 Teilnehmenden: 80 gültige Einträge, 20 fehlende; unter den gültigen rauchen 20, 60 rauchen nicht. Legen Sie den Nenner vor den Prozentwerten fest.
| Geplante Zeile | Mit gültigen Einträgen als Nenner | Nachrechenbare Grundlage |
|---|---|---|
| Raucht | 20 (25.0%) | 20 / 80 × 100 = 25.0% |
| Raucht nicht | 60 (75.0%) | 60 / 80 × 100 = 75.0% |
| Für diese Variable fehlend | 20; 20.0% der Gesamtgruppe | 20 / 100 × 100 = 20.0% |
Prüfen Sie 20 + 60 = 80 und 80 + 20 = 100. Erstere Gleichung verlangt hier überschneidungsfreie, vollständige Kategorien; letztere setzt die Anwendbarkeit auf alle 100 Personen voraus. Nicht zutreffende Werte, Sprungregeln und Dubletten zuerst anhand der Quelle klären. Bei mehreren Gruppen jede einzeln prüfen, nicht nur die Gesamtspalte.
Ist vorab die Gesamtgruppe von 100 als Nenner festgelegt, lauten dieselben Häufigkeiten 20 (20.0%) rauchend, 60 (60.0%) nicht rauchend und 20 (20.0%) fehlend; auch die Fußnote muss sich ändern. 20.0% und 25.0% beantworten verschiedene Fragen, nicht automatisch eine richtig und die andere falsch. Nenner innerhalb eines Kategorienblocks nicht ohne Erläuterung mischen.
Die 20 fehlenden Einträge weder zu den 60 Nichtrauchenden zählen noch für eine Summe von 100% löschen. Das Beispiel betrifft die Berichterstattung, nicht Fehlmechanismen, Imputation, Vergleichbarkeit oder Änderungen der Modellstichprobe. Gewichtete Erhebungsanteile, Matching und Messwiederholungen erfordern designspezifische Verfahren statt dieser rohen Häufigkeitsquotienten.
Das prüfbare Ergebnis enthält Variable/Gruppe, anwendbare Gesamtzahl, gültige Zahl, Kategorienhäufigkeiten, fehlende Zahl, Prozentnenner, Rechnung, Fußnote und Fundstelle der Quellzusammenfassung. Nicht vorliegende Zahlen als fehlende Eingaben kennzeichnen, nicht aus gerundeten Prozenten zurückrechnen. Definitionen und Analyseplan bleiben Verantwortung der Forschenden.
Ergänzen Sie den Auftrag: „Erstellen Sie nur aus rechtmäßig bereitgestellten Aggregaten diese Table-1-Nennerprüfung und Fußnoten. Originalzahlen beibehalten; nicht aufgehende Summen, gemischte Nenner und Quellenlücken markieren. Nur vorhandene Aggregate berechnen, keine Patienteneinträge, Fehlwerte, P-Werte oder Schlussfolgerungen erfinden.“ STROBE-Punkt 14 stützt die Darstellung von Merkmalen und fehlenden Werten je Variable. Tabelle und Prozentwerte sind eigenständiges Lehrmaterial, keine Daten der zitierten Studie.
Fünf Schritte von der Stichprobe zur Tabelle
Stichprobe und Gruppen festlegen
Dokumentieren Sie Kriterien, Beobachtungszeitpunkt, Gruppenvariable und Anzahlen. Klären Sie, ob alle Eingeschlossenen, vollständige Fälle einer Analyse oder eine vordefinierte Teilgruppe beschrieben werden. Keine Datensätze allein für eine schönere Tabelle löschen.
Variablendefinitionen prüfen
Prüfen Sie Datenwörterbuch und Quellen vor der Einteilung in kontinuierlich, kategorial oder ordinal. Alter und Messwerte brauchen Einheiten. Wenige ordinale Kategorien wie Krankheitsstadien werden meist als Anzahlen und Anteile dargestellt, nicht wegen Zahlencodes gemittelt.
Passende deskriptive Kennwerte wählen
Die STROBE-Erläuterung empfiehlt Mittelwert und Standardabweichung je Gruppe oder bei asymmetrischer Verteilung Median und Perzentilbereich. P25 und P75 benennen die Grenzen eindeutig und vermeiden Verwechslung mit ihrer Differenz. Standardfehler und Konfidenzintervalle ersetzen keine Standardabweichung zur Stichprobenstreuung; zusätzliche Populationsschätzungen mit Unsicherheit sind gesonderte Statistiken.
Fehlwerte und Nenner offenlegen
STROBE 14(b) fordert Fehlwertzahlen je relevanter Variable. Berichten Sie kategoriale Anzahlen und Prozente sowie den Nenner: gesamte Gruppe oder gültige nicht fehlende Werte. Nennen Sie bei Bedarf verfügbare Anzahlen. Dezimalstellen und Rundung einheitlich halten, ohne Originalzahlen zur Glättung zu verändern.
Ausgaben, Tabelle und Text abgleichen
Prüfen Sie Gruppen- und Kategorienzahlen, gültige Nenner, Fehlwerte, Einheiten und Symbole gegen Teilnehmerfluss, Methoden und Text. ICMJE verlangt verständliche Titel sowie Erklärungen und nicht standardisierte Abkürzungen in Fußnoten. Zeitschriftenregeln separat prüfen.
P-Werte in Tabelle 1 wählen keine Confounder aus
Die STROBE-Erläuterung rät von Signifikanztests in deskriptiven Tabellen ab und nennt P-Werte ungeeignet zur Auswahl anzupassender Confounder. P über 0.05 beweist weder Gleichheit noch Vergleichbarkeit oder fehlendes Confounding; ein kleiner P-Wert ersetzt Fachwissen und Variablenrollen nicht.
Wenn Gruppenvergleiche erforderlich sind, legen Sie Zweck, Estimand, Methode und Interpretationsgrenzen vorab fest. Anpassungsvariablen nicht erst nach Tabelle-1-Signifikanz bestimmen. Auch ein Merkmalsvergleich von Fällen und Kontrollen erledigt die Confounding-Prüfung nicht.
Sieben Prüfungen vor dem Export
Jeder Punkt muss auf Definition, Plan oder Ausgabe verweisen:
- Nennt der Titel Population, Zeitpunkt und Gruppen korrekt?
- Stimmen Gruppenzahlen mit eingefrorener Stichprobe und Teilnehmerfluss überein?
- Sind Typen, Kategorien, Codes und Einheiten im Wörterbuch geprüft?
- Entsprechen Symbole den tatsächlichen Kennwerten?
- Sind gültige Anzahlen, Fehlwerte und Prozentnenner je Variable eindeutig?
- Wird die Confounder-Auswahl anhand deskriptiver P-Werte vermieden?
- Sind Fußnoten, Abkürzungen, Genauigkeit und Text konsistent sowie Zeitschriftenregeln geprüft?
Komplexe Stichproben, Matching und wiederholte Messungen erfordern zusätzliche Gewichte oder Korrelationsstrukturen. Diese einfachen Zusammenfassungen sind keine universelle Analysemethode. Bei NHANES sind rohe Anzahlen und gewichtete Populationsanteile zu unterscheiden; siehe Gewichtungsleitfaden.
Häufige Fragen
Muss Tabelle 1 P-Werte enthalten?
Nicht unbedingt. Für deskriptive Merkmalstabellen von Beobachtungsstudien empfiehlt die STROBE-Erläuterung, Signifikanztests zu vermeiden. Klären Sie zuerst Zweck und Design und prüfen Sie dann die Zeitschriftenanforderungen. Eine Spalte mit P-Werten beweist keine Vergleichbarkeit der Gruppen.
Warum passen kategoriale Prozente nicht zur Gesamtzahl?
Prüfen Sie Teilgruppenberechtigung und Nenner: gesamte Gruppe oder gültige Antworten. Berichten Sie Kategorien, Fehlwerte und Nennerdefinition und prüfen Sie Sondercodes, statt Zeilen zu löschen oder Zahlen anzupassen.
Darf nach dem Mittelwert ein unbeschrifteter Standardfehler stehen?
Nicht uneindeutig. Standardabweichung beschreibt Streuung, Standardfehler Schätzpräzision. Beschriften Sie den Kennwert. Mittelwert (Standardabweichung) darf nicht unkommentiert durch Mittelwert (Standardfehler) ersetzt werden.
Bestätigt eine vollständige Tabelle 1 den Analyseplan?
Nein. Sie erklärt die Stichprobe, prüft aber weder Datenrechte, Design, Bias, Adjustierung noch Kausalität. Analyse und Einreichung brauchen weitere Methoden-, Quellen- und Verantwortlichkeitsprüfungen.
Geprüfte Quellen
Die offiziellen Quellen wurden am 2026-09-30 / RigorMed: 2026-10-13 / STROBE14: 2026-10-23 geprüft; Bedingungen und Daten werden vor Veröffentlichung erneut geprüft.
- STROBE offiziell: designspezifische Beobachtungschecklisten
Schwerpunkt ist Punkt 14 zu deskriptiven Daten; die Checkliste ist keine Qualitätsnote.
- STROBE Explanation and Elaboration: 14(a), 14(b)
Geprüft wurden kontinuierliche Zusammenfassungen, Fehlwertzahlen und P-Wert-Grenzen für Beschreibung und Confounder-Auswahl.
- ICMJE: Preparing a Manuscript, Results und Tables
Anforderungen zu absoluten Anzahlen, Prozenten, Titeln, Fußnoten, Abkürzungen und Kennwerten.
Mit einer konkreten Aufgabe beginnen
Mit einer an die Statistik übergebbaren Tabelle-1-Spezifikation beginnen
Übergeben Sie rechtmäßig nutzbare Materialien und die Beispielanfrage dieser Seite im Arbeitsbereich. Prüfen Sie vor der Bestätigung die Hinweise zu Materialien und Credits, dann die entstandenen Ausgaben.