3 Fragen zu Statistical Programming

Statistical Programming in Pharmaunternehmen bezeichnet die Anwendung von Programmiersprachen und statistischen Methoden zur Analyse und Auswertung von klinischen Studiendaten. Ziel ist es, die Wirksamkeit und Sicherheit von Medikamenten zu belegen und regulatorische Anforderungen (z. B. von Behörden wie der FDA oder EMA) zu erfüllen. **Typische Aufgaben:** - Programmierung von Auswertungen und Berichten (z. B. Tabellen, Grafiken, Listings) für klinische Studien - Datenmanagement und -aufbereitung (z. B. Datenbereinigung, -validierung) - Erstellung von Analyse-Datensätzen nach regulatorischen Standards (z. B. CDISC, SDTM, ADaM) - Zusammenarbeit mit Biostatistikern, Data Managern und klinischen Teams **Verwendete Tools und Sprachen:** - Hauptsächlich SAS ([https://www.sas.com/](https://www.sas.com/)), gelegentlich auch R ([https://www.r-project.org/](https://www.r-project.org/)), Python oder andere Statistik-Tools **Studienhintergrund:** Für eine Tätigkeit im Statistical Programming in der Pharmaindustrie wird meist ein Studium in einem der folgenden Bereiche erwartet: - Statistik - Mathematik - Informatik - Bioinformatik - Biometrie - Naturwissenschaften (z. B. Biologie, Chemie, Medizin) mit starker quantitativer Ausrichtung Wichtig sind solide Kenntnisse in Statistik und Programmierung (insbesondere in SAS oder R) sowie ein Verständnis für klinische Studien und regulatorische Anforderungen. Oft werden auch Weiterbildungen oder Zertifikate im Bereich SAS-Programmierung geschätzt.

Pair Programming ist eine agile Softwareentwicklungstechnik, bei der zwei Programmierer gemeinsam an einem Computer arbeiten. Einer der Programmierer übernimmt die Rolle des "Drivers", der den Code tatsächlich schreibt, während der andere, der "Navigator", den Prozess überwacht, Ideen einbringt, Fehler erkennt und strategische Entscheidungen trifft. Diese Methode fördert die Zusammenarbeit, verbessert die Codequalität und ermöglicht einen schnelleren Wissensaustausch zwischen den Teammitgliedern. Pair Programming wird häufig in agilen Entwicklungsteams eingesetzt, um die Effizienz und Kreativität zu steigern.

Wilkinson und die Task Force on Statistical Inference empfehlen, dass Forscher die Voraussetzungen parametrischer Tests systematisch überprüfen, bevor sie diese Tests anwenden. Dazu gehören: 1. **Grafische Methoden**: Die Verwendung von Grafiken wie Histogrammen, Boxplots oder Q-Q-Plots, um die Verteilung der Daten zu visualisieren und zu beurteilen, ob sie den Annahmen des Tests entsprechen. 2. **Statistische Tests**: Durchführung von Tests auf Normalverteilung (z.B. Shapiro-Wilk-Test) und Homogenität der Varianzen (z.B. Levene-Test), um die Voraussetzungen für parametrische Tests zu überprüfen. 3. **Robustheit der Tests**: Berücksichtigung der Robustheit der verwendeten Tests gegenüber Verletzungen der Annahmen. In vielen Fällen sind parametrische Tests robust gegenüber kleinen Abweichungen von den Annahmen. 4. **Alternativen zu parametrischen Tests**: Wenn die Voraussetzungen nicht erfüllt sind, sollten Forscher alternative nicht-parametrische Tests in Betracht ziehen, die weniger strenge Annahmen über die Datenverteilung machen. Diese Empfehlungen zielen darauf ab, die Validität der Ergebnisse zu gewährleisten und die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen zu minimieren.