Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger

1. Front Matter

   Pages i-xi

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2. Einleitung und deskriptive Datenanalyse

   • Thomas Ortner

   Pages 1-9

3. Regression

   • Thomas Ortner

   Pages 11-15

4. Robuste Regression

   • Thomas Ortner

   Pages 17-21

5. Diagnostik

   • Thomas Ortner

   Pages 23-34

6. Clusterverfahren

   • Thomas Ortner

   Pages 35-41

7. Generalized Linear Models

   • Thomas Ortner

   Pages 43-47

8. Besondere Datenphänomene

   • Thomas Ortner

   Pages 49-50

9. Anwendungen multivariater Methoden auf SV-Daten

   • Thomas Ortner

   Pages 51-60

10. Zusammenfassung

    • Thomas Ortner

    Pages 61-63

11. Back Matter

    Pages 65-67

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Thomas Ortner überprüft auf Basis der Leistungsdaten der Gebietskrankenkassen aus Kärnten, Salzburg und dem Burgenland Regressionsverfahren und deren Voraussetzungen für die Versorgung von Patienten mit Antipsychotika. Die deskriptive Analyse zeigt, dass nur eine verhältnismäßig kleine Gruppe von Patienten von den Ausgaben profitiert. Im Rahmen der theoretischen Einführung werden als Alternativen zur klassischen multiplen Regression robuste Verfahren aufgezeigt, die aufgrund der ungünstigen Datenstruktur klar zu bevorzugen sind. Im Bereich der Ausreißererkennung stellt der Autor neue Ansätze über Clusterverfahren vor und führt verallgemeinerte Regressionsmodelle ein.

• Public Health
• Robuste Verfahren
• Sozialversicherungsdaten
• Statistik
• Versorgungsforschung

• Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, TU Wien, Wien, Austria

  Thomas Ortner

Thomas Ortner vollendete seine Diplomarbeit am Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie der Technischen Universität Wien. Er ist dort Projektassistent im Rahmen des Projektes „Decison Support for Health Policy and Planning“ und ist als selbstständiger Statistiker tätig.

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