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Entwicklung eines wissensbasierten Assistentensystems zur Analyse von Fall-Kontroll-Studien

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.
Kontakt
  • Uschi Robers