Das „Randomization-Modell“: Alternative für die statistische Auswertung klinischer Studien
	Problemstellung    Bei einer multizentrischen Studie werden oft aus nicht zufällig ausgewählten Kliniken in nicht zufällig gewählten Orten Patienten in die Studie aufgenommen, wenn sie die Aufnahmekriterien erfüllen und für eine Teilnahme an der Studie ihre Einwilligung gegeben haben. Man kann keineswegs davon ausgehen, daß auf diese Weise stets Zufallsstichproben entstanden sind. Aus diesem Grund stützt sich die Verwendung herkömmlicher parametrischer Verfahren zur Auswertung der Studie auf eine Basis, die keineswegs immer auf solidem Fundament steht. Ein alternatives Auswertungskonzept besteht darin, daß die Randomisierung selbst als Basis für einen verteilungsfreien statistischen Test für die Beurteilung der Gleichheit der Wertigkeit von Behandlungsverfahren dient. Solche Tests sind in der Literatur als Permutationstests bzw. Randomisationstests bekannt. Bei diesem „Randomisations-Modell“ wird die Responsegröße nicht als Zufallsvariable betrachtet, sondern die Therapiezuweisung selbst. Dann beeinflußt die Verwendung bestimmter Randomisierungsverfahren die statistische Auswertung klinischer Studien. Ursache hierfür ist, dass die Verteilung der Teststatistik in dem Sinne vom gewählten Randomisierungsverfahren abhängt, dass für die meisten Randomisierungsverfahren die Therapiezuweisungsfolgen nicht gleichwahrscheinlich sind.
	Forschungsgegenstand In unseren Forschungsarbeiten wollen wir klären  ob und in welchem Umfang verschiedene Randomisierungsverfahren die Auswertung klinischer Studien mittels spezieller Permutationstests beeinflussen. Dieser Einfluss lässt sich daran festmachen, wie verschieden die p-Werte werden können. Damit lässt sich auch die konträr diskutierte Frage beantworten, ob die Verteilung der Teststatistik des Verfahrens der Vollständigen Randomisierung stets benutzt werden kann, also auch dann, wenn ein anderes Randomisierungsverfahren angewendet wurde.