Statistische Analyse pseudonymisierter Krankenkassenpatientendaten nach geografischen Gesichtspunkten
Statistical analysis of healthy insurance data from pseudonymous patients with emphasis on geographical aspects
- Die zentrale Aufgabe dieser Arbeit besteht in der deskriptiven Auswertung eines von der AOK-Sachsen-Anhalt zur Verfügung gestellten Datenbestandes unter Anwendung unterschiedlicher Methoden und Analysen. Dabei liegt der Schwerpunkt der Untersuchungen in der Identifizierung statistischer Auffälligkeiten, deren Entstehungsgründe in ihren geografischen Lagen zu suchen sind. Das Datenmaterial enthält für das Bundesland Sachsen-Anhalt pseudonymisierte personenbezogene Informationen von ca. 600.000 AOK-Versicherten sowie zusätzliche Angaben über ihre ambulanten Behandlungen und verordneten Medikationen aus dem Jahr 2012. Die Auswertung der mehreren Millionen Datensätze wird mit Hilfe der freien Statistik-Software R realisiert. Die Programmiersprache R zeichnet sich durch eine Vielzahl an vordefinierten statistischen und grafischen Funktionen, sowie durch die effiziente Verarbeitung von Massendaten für die visuelle Aufbereitung aus. Zu Beginn werden innerhalb der Einleitung einzelne Fragestellungen formuliert, deren Beantwortung dasDie zentrale Aufgabe dieser Arbeit besteht in der deskriptiven Auswertung eines von der AOK-Sachsen-Anhalt zur Verfügung gestellten Datenbestandes unter Anwendung unterschiedlicher Methoden und Analysen. Dabei liegt der Schwerpunkt der Untersuchungen in der Identifizierung statistischer Auffälligkeiten, deren Entstehungsgründe in ihren geografischen Lagen zu suchen sind. Das Datenmaterial enthält für das Bundesland Sachsen-Anhalt pseudonymisierte personenbezogene Informationen von ca. 600.000 AOK-Versicherten sowie zusätzliche Angaben über ihre ambulanten Behandlungen und verordneten Medikationen aus dem Jahr 2012. Die Auswertung der mehreren Millionen Datensätze wird mit Hilfe der freien Statistik-Software R realisiert. Die Programmiersprache R zeichnet sich durch eine Vielzahl an vordefinierten statistischen und grafischen Funktionen, sowie durch die effiziente Verarbeitung von Massendaten für die visuelle Aufbereitung aus. Zu Beginn werden innerhalb der Einleitung einzelne Fragestellungen formuliert, deren Beantwortung das Hauptziel dieser Arbeit darstellt. Des Weiteren werden in den nachfolgenden Kapiteln einfache statistische Grundlagen vermittelt, sowie eine Einführung in die wichtigsten Befehle und Datenstrukturen der Programmiersprache R gegeben. Anschließend folgt eine detaillierte Beschreibung und Voranalyse des Datenmaterials, bevor mit den auswertenden und explorativen Studien begonnen wird.…
Author: | Florian Höch |
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URN: | urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-40454 |
Referee / Advisor: | Dr.-Ing. Thomas Hinze, Dr.-Ing. Rico Ganßauge |
Document Type: | Bachelor thesis |
Language: | German |
Year of Completion: | 2015 |
Date of final exam: | 2015/07/27 |
Release Date: | 2016/12/14 |
Tag: | Auswertung; Krankenkassenpatientendaten; Statistiksoftware R; Statistische Analyse Geographical aspects; Healthy insurance data; Statistical analysis |
GND Keyword: | Sachsen-Anhalt; Statistische Analyse; Krankenkasse; Krankenunterlagen; R <Programm> |
Institutes: | Fakultät 1 MINT - Mathematik, Informatik, Physik, Elektro- und Informationstechnik / FG Programmiersprachen und Compilerbau |
Fakultät 3 Maschinenbau, Elektro- und Energiesysteme / LG Arbeitswissenschaften und Arbeitspsychologie | |
Other Notes: | Auszeichnung „Beste Bachelorarbeit der BTU Cottbus-Senftenberg“ 2015 |
Licence (German): | Keine Lizenz vergeben. Es gilt das deutsche Urheberrecht. |