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<div class="csl-entry">Ortner, T. (2013). <i>Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2013.21863</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2013.21863
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/2498
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dc.description
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description
Zsfassung in engl. Sprache
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dc.description.abstract
Auf Basis der Leistungsdaten der Gebietskrankenkassen aus Kärnten, Salzburg und dem Burgenland werden Regressionsverfahren und deren Voraussetzungen für die Versorgung von Patienten mit Antipsychotika überprüft. Im Vergleich gehören die Ausgaben für Medikamente für Antipsychotika zu den größten Kostenfaktoren im Heilmittelbereich. 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 eingeführt, die aufgrund der ungünstigen Datenstruktur klar zu bevorzugen sind. Im Bereich der Ausreißererkennung werden ebenfalls neue Ansätze über Clusterverfahren vorgestellt. Als alternativer Ansatz werden verallgemeinerte Regressionsmodelle eingeführt. Unter der Annahme, die Schweregrade von Patienten folgen einer Binomialverteilung, wird mit Hilfe der Logit-Regression versucht Gruppierungen zu finden.
de
dc.description.abstract
Using the prescription data of the social insurance institutions of Kärnten, Salzburg and Burgenland, different regression methods are tested, verifying their assumptions on basis of the example of prescriptions of anti-psychotic drugs. The expenses for antipsychotic drugs are one of the largest in the sector of physical therapy, but only a small group of patients experiences the benefit. The disadvantageous structure of the data forces the introduction of robust regression methods. Even the robust estimators do not allow the usage of classical outlier detection. Therefore new approaches, using cluster algorithms, are examined. Finally, generalized linear models, especially the logit regression, are used to try to classify patients, according to the severity of their disease.
en
dc.language
Deutsch
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dc.language.iso
de
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
multivariate Statistik
de
dc.subject
Gesundheitsdaten
de
dc.subject
multivariate statistics
en
dc.subject
health data
en
dc.title
Multivariate statistische Analyse von Gesundheitsdaten österreichischer Sozialversicherungsträger
de
dc.title.alternative
Multivariate statistical analysis of health data from Austrian health insurance companies
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2013.21863
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Thomas Ortner
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E105 - Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
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dc.type.qualificationlevel
Diploma
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AC11234666
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dc.description.numberOfPages
76
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dc.thesistype
Diplomarbeit
de
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Diploma Thesis
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Urheberrechtsschutz
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staff
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0000-0002-8014-4682
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with Fulltext
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Publications
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Publications
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de
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http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf
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Thesis
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item.openairetype
Hochschulschrift
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Open Access
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crisitem.author.dept
E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik