Kohorte (Statistik)

Für andere Bedeutungen dieses Wortes siehe Kohorte (Disambiguierung).

In der Statistik, im Marketing und in der Demografie ist eine Kohorte eine Gruppe von Personen, die ein bestimmtes Merkmal gemeinsam haben (typischerweise Personen, die ein gemeinsames Ereignis in einem bestimmten Zeitraum erlebt haben, wie z. B. die Geburt oder den Schulabschluss).

Fall-Kontroll-Studie versus Kohorte auf einer Zeitachse. „OR“ steht für „Odds Ratio“ und „RR“ für „Relatives Risiko“.

Kohortendaten können für Demographen oft vorteilhafter sein als Periodendaten. Da Kohortendaten auf einen bestimmten Zeitraum abgestimmt sind, sind sie in der Regel genauer. Sie sind genauer, weil sie so eingestellt werden können, dass sie maßgeschneiderte Daten für eine bestimmte Studie liefern.

Außerdem werden Kohortendaten im Gegensatz zu Perioden-Daten nicht durch Tempo-Effekte beeinträchtigt. Im Gegensatz dazu können Kohortendaten insofern nachteilig sein, als es lange dauern kann, die für die Kohortenstudie erforderlichen Daten zu sammeln. Ein weiterer Nachteil von Kohortenstudien ist, dass ihre Durchführung sehr kostspielig sein kann, da die Studie über einen langen Zeitraum läuft und Demographen oft ausreichende Mittel benötigen, um die Studie zu finanzieren.

Die Demographie stellt häufig Kohortenperspektiven und Periodenperspektiven gegenüber. So ist die Gesamtkohortenfertilitätsrate ein Index der durchschnittlichen abgeschlossenen Familiengröße für Frauenkohorten, aber da sie nur für Frauen bekannt ist, die das Kinderkriegen abgeschlossen haben, kann sie nicht für derzeit fruchtbare Frauen gemessen werden. Sie kann als Summe der altersspezifischen Fruchtbarkeitsziffern der Kohorte berechnet werden, die sich im Laufe der Zeit ergeben. Im Gegensatz dazu verwendet die zusammengefasste Periodenfertilitätsrate die aktuellen altersspezifischen Fertilitätsraten, um die vollständige Familiengröße für eine fiktive Frau zu berechnen, wenn sie diese Fertilitätsraten während ihres gesamten Lebens erfahren würde.

Eine Studie über eine Kohorte ist eine Kohortenstudie.

Zwei wichtige Arten von Kohortenstudien sind:

  1. Prospektive Kohortenstudie: Bei diesem Studientyp werden Expositionsdaten (Baseline-Daten) von den Probanden gesammelt, die vor der Entwicklung der interessierenden Ergebnisse rekrutiert wurden. Die Probanden werden dann im Laufe der Zeit (in der Zukunft) weiterverfolgt, um zu erfassen, wann die Probanden das interessierende Ergebnis entwickeln. Zu den Möglichkeiten der Nachbeobachtung von Studienteilnehmern gehören: Telefoninterviews, persönliche Befragungen, körperliche Untersuchungen, medizinische/labortechnische Tests und Fragebögen per Post. Ein Beispiel für eine prospektive Kohortenstudie wäre, wenn ein Demograf alle männlichen Geburten des Jahres 2018 erfassen wollte. Der Demograf müsste warten, bis das Ereignis vorbei ist, das Jahr 2018 muss zu Ende gehen, damit der Demograf alle notwendigen Daten hat.
  2. Retrospektive Kohortenstudie: Retrospektive Studien beginnen mit Probanden, bei denen das Risiko besteht, das interessierende Ergebnis oder die interessierende Krankheit zu erleiden, und ermitteln das Ergebnis ausgehend davon, wo sich der Proband zu Beginn der Studie befindet, bis in die Vergangenheit des Probanden, um die Exposition zu ermitteln. Retrospektive Studien verwenden Aufzeichnungen: klinische Aufzeichnungen, Aufzeichnungen aus dem Bildungswesen, Geburtsurkunden, Sterbeurkunden usw., was sich jedoch als schwierig erweisen kann, da möglicherweise keine Daten für die Studie vorliegen, die gerade begonnen wird. Bei diesen Studien kann es zu Mehrfachexpositionen kommen, was diese Studie erschweren kann. Ein Beispiel für eine retrospektive Kohortenstudie ist die Untersuchung einer Gruppe von Personen, die im Jahr 1970 geboren wurden und Typ-1-Diabetes haben. Der Demograf würde zunächst die historischen Daten untersuchen. Würde der Demograf jedoch unwirksame Daten untersuchen, um auf die Ursache von Typ-1-Diabetes zu schließen, wären die Ergebnisse des Demografen nicht korrekt.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.