Projekt SwissDRG und Pflege - Netzwerk Pflegediagnosen

3 Statistische Kennzahlen und Methoden
Die statistische Datenanalyse in den folgenden Kapiteln stützt sich auf verschiedene
statistische Kennzahlen ab. Diese Kennzahlen werden in diesem Kapitel definiert und
methodisch beschrieben.
3.1 Abkürzungen
n Anzahl Fälle
¯x Mittelwert (für Pflegekosten pk, für Pflegeleistungen resp. LEP-Minuten lm etc.)
s x Standardabweichung (für Pflegekosten s pk , für LEP-Minuten s lm etc.)
H Homogenitätskoeffizient (für Pflegekosten H pk , für Pflegeleistungen H lm etc.)
3.2 Schätzmethoden
Mittelwert ¯x und Standardabweichung s x Mittelwert und Standardabweichung werden
nicht mit der klassischen, sondern mit dem in Huber (1981) und Venables and
Ripley (2002) vorgeschlagenen Huber M-estimator geschätzt. Dieser Schätzer reagiert
unempfindlicher auf Ausreisser, ohne dass man (willkürlich) Daten trimmen muss. Dabei
werden Mittelwert und Standardabweichung gleichzeitig in einem iterativen Verfahren
geschätzt. Der Huber-Schätzer ist in der Statistiksoftware R (siehe R Development Core
Team; 2009) implementiert.
Die Verwendung dieser alternativen Methode hat den Nachteil, dass die Ergebnisse
nicht mehr direkt mit den Ergebnissen vorhergehender Studien vergleichbar sind. Da
aber die Vorteile (systematische Gewichtung der Daten und damit viel realistischere
Mittelwertschätzungen) insgesamt überwiegen, lohnt es sich, diese Unzulänglichkeit einzugehen.
Dass der eingesetzte Huber-Schätzer für die vorliegenden Daten tatsächlich realistischere
Mittelwerte schätzt, wird in Abbildung 3.2.1 ersichtlich. Der Huber-Schätzer befindet
sich bei der ausgewählten DRG viel näher beim (geschätzten) Dichte-Maximum.
Ein ähnliches Bild zeigt sich auch bei den andern DRGs. Der Huber-Schätzer liefert
offensichtlich bessere Schätzungen.
Homogenitätskoeffizient Die Homogenität ist ein Mass dafür, wie gross die Streuung
innerhalb einer Gruppe ist und lässt sich aus dem Mittelwert und der Standardabwei-
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