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Abstract |
Das Thema der vorliegenden Diplomarbeit ist die Entwicklung eines
Systems, das eine statistische Analyse bestimmter epidemiologischer
Studien, sog. Fall-Kontroll-Studien, ermöglicht.
Da für diese Analyse umfangreiche Kenntnisse statistischer Verfahren und
ihrer Eigenschaften
erforderlich ist, diese aber in der Regel von Epidemiologen durchgeführt
wird, lag die Idee nahe, das System mit zusätzlichem
Wissen auszustatten, um seinen Benutzer bei der Analyse umfassend zu
unterstützen. Für die Entwicklung waren daher drei Aspekte wesentlich.
Das System sollte mit einem benutzerfreundlichen Interface ausgestattet
sein. Desweiteren
wurde ein Hilfesystem konzipiert, das jeweils allgemeine und auch
kontext-sensitive Hilfen
sowohl zu programm-technischen Fragen als auch zu Fragen inhaltlicher Art
anbietet. Als
dritter Punkt wurde eine Beratung des Benutzers im Sinne einer
Entscheidungsunterstützung
in Form einer Beratungskomponente umgesetzt. Diese Komponente des Systems
beruht auf
einer wissensbasierten Auswertung von simulierten Fall-Kontroll-Studien,
sog. Simulationsstudien oder auch Monte-Carlo-Studien. Aus diesen Studien
wurde mithilfe des maschinellen
Lernens eine Charakterisierung von einigen im Rahmen der
Kontingenztafelanalyse zu benutzenden statistischen Methoden gewonnen.
Diese Charakterisierung in Form einer Regelmenge
schliesst von bestimmten Dateneigenschaften einer Fall-Kontroll-Studie
auf die Eignung der
unterschiedlichen statistischen Methoden. Die Beratungskomponente des
Systems besteht damit aus einer Regelmenge, die in einer gegebenen
Datensituation eine geeignete Methode zur
Datenanalyse vorschlägt.
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