Arbeitsgruppe Biostatistik
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Projekte / Kooperationen

Wir kooperieren mit der S.M.A.R.T. group (Statistical Methods and Applications for Research in Technology) an der Johns Hopkins University in Baltimore (USA).


Eine Auswahl aktueller Projekte

Wie entstehen Emotionen?

Nach dem Stand der aktuellen Forschung ist weiterhin unklar, wie verschiedene psychophysiologische Größen während des Auftretens von Emotionen miteinander agieren. Um den funktionalen Zusammenhang von Elektroenzephalografie (EEG) und Elektromyografie (EMG) der Muskeln im Gesicht besser zu verstehen, analysieren wir in Zusammenarbeit mit dem Swiss Center of Affective Science die gegebenen Daten mithilfe von historischen Funktion-auf-Funktion-Regressionsmodellen.

Kooperationspartner: Klaus Scherer, Kornelia Gentsch, Swiss Center of Affective Science
Kontakt: David Rügamer, Sarah Brockhaus, Sonja Greven

Publikationen/ Preprints:

Statistische Methoden zur Früherkennung von Alzheimer

Alzheimer ist die am häufigsten verbreitete Form von Demenz, an der intensiv geforscht wird, für die es jedoch bis heute keine Heilung gibt. Umso wichtiger ist es, Anzeichen von Alzheimer früh zu erkennen, um den Krankheitsverlauf rechtzeitig verzögern oder gar stoppen zu können. Der bisherige Standard zur Feststellung von Alzheimer sind neuropsychologische Tests. Bildgebende Verfahren erlauben einen direkten Blick ins Gehirn und sind damit - neben genetischen Markern - vielversprechende Methoden zur Früherkennung von Alzheimer. In Kooperation mit dem Institut für Schlaganfall und Demenzforschung untersuchen wir den Zusammenhang zwischen frühzeitig aufgenommenen Gehirnscans und dem zeitlichen Verlauf der Ergebnisse eines neuropsychologischen Tests. Ziel ist es, Veränderungen im Gehirn zu finden, die dort oft lange vor den ersten Alzheimer-Symptomen auftreten.

Kooperationspartner: Michael Ewers, Miguel À. Araque Caballero
Kontakt: Clara Happ, Sonja Greven, Volker Schmid

Publikationen / Preprints:

Lauftrajektorien von Hypermarathonläufern

Auf Basis hochauflösender Accelerometermessungen arbeiten wir daran charakteristische Laufmuster von Probanden zu identifizieren und untersuchen diese u.a. im zeitlichen Verlauf. Die Analyse von Lauftrajektorien soll helfen menschliche Bewegungsabläufe besser zu verstehen und herkömmliche Diagnose und Behandlungsmethoden ergänzen.

Kooperationspartner: Martin Daumer, Human Motion Institut
Kontakt: Almond Stöcker, Sonja Greven

Bayesian flexible additive joint models

Weiterentwicklung eines flexiblen Joint Models zur gemeinsamen Schätzung von Längsschnitt- und Überlebenszeitdaten als Bayesian structured additive model.

Collaborators: Nikolaus Umlauf (Universität Innsbruck)
Contact: Meike Köhler, Sonja Greven

Publications / Preprints:

Bakterielle Gemeinschaften verstehen

Die Anzahl der multiresistenten Bakterienstämme nimmt immer mehr zu und Alternativen zu Antibiotika werden benötigt.
Ein tiefes Verständnis dafür wie sich stabile Gemeinschaften von Bakterien entwickeln und wie diese in eine andere stabile Zusammensetzung überführt werden können ist daher von großer Wichtigkeit. In Zusammenarbeit mit Biophysikern untersuchen wir die Dynamik solcher bakterieller Gemeinschaften unter verschiedenen Umweltbedingungen. Dafür verwenden wir flexible Regressionsmodelle, die es uns erlauben nicht nur den Erwartungswert, sondern auch die Varianz im zeitlichen Verlauf zu modellieren.

Kooperationspartner: Madeleine Leisner mit Arbeitsgruppe
Kontakt: Almond Stöcker, Sarah Brockhaus, Sonja Greven

Analyse von Cursorbewegungen in Onlinebefragungen

Onlinebefragungen sind ein wichtiges Werkzeug zur Datenerhebung vor allem in den Sozialwissenschaften. Die Qualität der Daten sowie der resultierenden Statistiken sind sehr wichtig, da sie alle weiteren Ergebnisse beeinflussen. Paradaten, also Daten die über den Antwortprozess gesammelt werden, können Rückschlüsse auf die Datenqualität erlauben. Neben den Antwortzeiten werten wir insbesondere die Bewegungen des Maus-Cursors aus mit dem Ziel die Datenqualität zu verbessern.

Kooperationspartner: Felix Henninger (Universität Mannheim), Rachel Horwitz (U.S. Census Bureau), Florian Keusch (Universität Mannheim), Pascal Kieslich (Universität Mannheim), Frauke Kreuter (University of Maryland, Universität Mannheim, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung Nürnberg), Malte Schierholz (Universität Mannheim, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung Nürnberg)
Kontakt: Sarah Brockhaus, Sonja Greven

Analyse phonetischer funktionaler Daten

In Zusammenarbeit mit dem Institut für Phonetik und Sprachverarbeitung der LMU analysieren wir Kurven, die Laute während des Sprechens charakterisieren. Phonetische Daten sind oft funktionaler Natur (Kurven über die Zeit) und weisen ein gekreuztes Design auf (wiederholte Messungen für mehrere Sprecher-Wort-Kombinationen) und entwickelte Analysemethoden müssen mit dieser Datenstruktur umgehen können.

Kooperationspartner: Marianne Pouplier, Phil Hoole
Kontakt: Jona Cederbaum, Sonja Greven

Publikationen/ Preprints: