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Die Aussicht auf einen Erfolg von Experimenten und Studien hängt ganz beträchtlich von einer adäquaten Fallzahlplanung ab. Ist die Fallzahl zu niedrig, sind keine gesicherten Schlussfolgerungen möglich. Übersteigt die Fallzahl das erforderliche Ausmaß, ist der Ressourceneinsatz unnötig hoch. Das Seminar vermittelt eine Einführung in die Fallzahlplanung, wie sie für Tierversuchsanträge und für klinische Studien erforderlich ist und für die Planung von Experimenten nützlich ist. Es wird demonstriert, welche Faktoren den Stichprobenumfang beeinflussen und wie die Fallzahl berechnet werden kann.

In der Medizin spielen diagnostische Tests eine zentrale Rolle. Das Ziel dieser Tests ist es, krankheitsspezifische Marker nachzuweisen, um das Vorhandensein einer bestimmten Krankheit nachzuweisen oder auch auszuschließen. Zur Entwicklung von diagnostischen Testverfahren und zur Einschätzung von Testergebnissen ist eine Betrachtung des statistischen Hintergrundes von großem Vorteil. Dazu wird in diesem Seminar die Kenntnis der für die Diagnostik nützlichen Statistik vertieft und an Beispielen erläutert.

Das Open-Source-Programm R ist eine günstige und leistungsfähige Alternative zu den kommerziellen Statistikprogrammen. Aufgrund der weiten Verbreitung in der Forschung und der Flexibilität werden neue Verfahren häufig in R implementiert. Das immense Potenzial von R lässt sich jedoch erst nutzen, nachdem man zu Beginn einige Klippen umschifft hat. Dazu bietet das Seminar eine Einführung in die Benutzeroberfläche von R, in die Datentypen und häufig verwendete Befehle sowie in die  deskriptive und schließende Statistik an. In Übungen werden einfache biomedizinische Daten selbst deskriptiv ausgewertet, grafisch dargestellt und mit Hilfe von Tests und Regressionen untersucht.