Benutzer:Kmw2700/Unterseite-Artikelbaustelle1

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Literatur

  • * Autor: ''Titel.'' Verlag, Ort Jahr, ISBN.
  • * Herausgeber (Hrsg.): ''Titel.'' x. Auflage. Verlag, Ort Jahr, ISBN (''Reihe''. Band).
  • * Autor: ''Titel.'' In: Herausgeber (Hrsg.): ''Sammelwerk.'' Verlag, Ort Jahr, ISBN (''Reihe.'' Band), S. X–Y ([http:// online]).
  • * Autor u. a.: ''Titel. Untertitel.'' In: ''Zeitschrift.'' Bd./Jg., Nr. X, Jahr, {{ISSN|0000-0000}}, S. X–Y ([http:// PDF; 1,1 MB]).
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Informationswertanalyse??

(In der IT bzw. BWL taucht der Begriff seit den 90ern auch auf scheint aber anders gebraucht und nicht so genau definiert gewesen zu sein. - Vielleicht ist ein anderer Begriff für VOI im Dt. in Gebrauch. Ansonsten einfach EVPI - Artikel mit englischem Titel z.B.. Der Begriff scheint behandelt siehe Dateien dazu bzw. 'Read Later'- Links in FF.)

Der Erwartungswert perfekter Information (engl.) ist ein Begriff der in der Entscheidungsanalyse, unter anderem in der Kosten-Nutzen-Rechung, verwendet wird. Er gibt eine Schätzung an wie viel man bei Entscheidungsproblem unter Unsicherheit maximal bereit sein sollte für zusätzliche Information zu bezahlen. Zur Berechnung benötigt man die Wahrscheinlichkeit, bei derzeitiger Information, eine falsche Entscheidung zu treffen und die Kosten einer solchen Entscheidung. Wenn der errechnete Erwartungswert mit den Kosten zur Einholung zusätzlicher Information (z.B. Forschungkosten) verglichen wird, kann entschieden werden, ob es finanziell sinnvoll ist weitere Informationen über ein Entscheidungsproblem anzufordern. Wenn die minimalen Kosten um an zusätzliche Information zu gelangen geringer sind als der Erwartungswert perfekter Information, kann es Sinn ergeben in zusätzliche Informationsbeschaffung zu investieren.


EVPI = p(FE)*EV

EVPI =

Die Informationswertanalyse ???Informationsbewertungsanalyse???Bewertung zusätzlicher information (engl. value-of-information analysis) ist ein Teilbereich der Entscheidungstheorie und der Kosten-Nutzen-Analyse. Sie beschäftigt sich mit der Frage wieviel man für eine bestimmte Information zur Erleichterung der Entscheidungsfindung maximal bezahlen soll bzw. wieviel diese Information wert ist. In diesem Zusammenhang ergibt sich der Wert der Information aus dem Erwartungswert einer falschen Entscheidung. Dieser wird errechnet indem man die Wahrscheinlichkeit, dass eine Entscheidung falsch ist, mit den Kosten einer falschen Entscheidung multipliziert. Je geringer die Wahrscheinlichkeit einer falschen Entscheidung ist, und je geringer die Kosten einer falschen Entscheidung sind, desto geringer ist auch der Wert der zusätzlichen Information zur Entscheidungsfindung.

Der Begriff kommt aus dem Bereich der Entscheidungstheorie, der sich mit Entscheidungen unter Unsicherheit beschäftigt. Bei einer Entscheidung unter Unsicherheit besteht immer die Möglichkeit das die getroffene Entscheidung falsch ist. Dies kann damit zu tun haben, dass man zukünftige Ereignisse nicht vorhersagen kann, oder damit, dass man einen bestimmten bereits gegebenen Sachverhalt nicht genau einschätzen/quantifizieren kann. Beide Fälle von Unsicherheit können auch gemeinsam auftreten.

In diesen Zusammenhang wird versucht zu bewerten wieviel die Beseitigung oder Verminderung der Unsicherheit maximal wert ist. Im Rahmen von Kosten-Nutzen-Analseen sind Informationswertanalysen ebenfalls sinnvoll, zum Beispiel indem die Ergebnisse einer probablilistischen Sensitivitätsanalyse weiter ausgewertet werden.

Ein Teil der Informationswertanalyse beschäftigt sich mit dem sogenannten Erwartungswert perfekter Information (englisch: expected value of perfect information - EVPI).

Beispiele: Erwartungswert perfekter Information

Beispiel 1: Wirtschaftsprognose

Beispiel 2: Eine neue Behandlungsmethode Eine neue Behandlungsmethode, etwa ein neues Medikament, wurde entwickelt und erste klinische Studien deuten vielversprechndes Potential an. Allerdings ist der Umfang der Studienteilnehmer noch zu gering um eindeutige Vorraussagen machen zu können. Die genaue Effektivität und die genauen Kosten des Medikaments sind noch unsicher.

Wenn nun z.B. eine Krankenkasse darüber entscheiden soll die Kosten für das Medikament zu übernehmen besteht das Risiko, dass das Medikament nicht so effektiv oder viel teurer ist als erwartet. Dadurch könnten für die Krankenkasse unvorhergesehene Kosten und den Patienten schlechtere Behandlungsergebnisse entstehen.

Es wäre nun möglich weitere Studien in Auftrag zu geben, um die genaue Effektivität und die genauen Kosten dieser Behandlungsmethode zu erforschen. Die Informationswertanalyse kann nun abschätzen wie viel man maximal ausgeben sollte um diese Entscheidungsunsichereheit zu verringern.

Um den Informationswert abzuschätzen können zum Beispiel Computermodelle, die auf den bisherigen Daten aufbauen, helfen.

Diese Computersimulationen könnten dann zum Beispiel folgende Ergebnisse liefern, wenn die Effektivität und die Kosten mit dem bisherigen Standardmedikament verglichen werden.

((Tabelle mit den inkrementellen Kosten und inkrementelen Effektivität und der gesamten Kosten je inkrementeller Effektivität))

Weil man im Vornhinein nicht weiß, welches Szenario eintreffen wird, errechnet man den Erwartungswert alle möglichen Szenarien (Simulationen) um sich für eine Behandlungsmethode zu entscheiden. Es wird geschaut wie wahrscheinlich welche Ergebnisse sind und ein Durschnittsert über alle simulierten Szenarien berechnet.


In diesem Beispiel hat das neue Medikament einen besseren Erwartungswert und sollte somit als neuer Stanard ausgewählt werden. Allerdings gibt es auch Szenarien in denen das bisherige Medikament die bessere Wahl ist. Man weiß nicht welches der Szenarien der Wirklichkeit entspricht, aber man würde sich mit jetziger Information für das neue Medikament entscheiden.

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