SPSS-FORUM.DE

[scarlet3]

Guten Abend,

ich habe eine Frage zur Umwandlung einer metrischen in eine dichotome/ordinale Variable.

Hintergrund:
Ich möchte für eine Krankheit einen Prognosescore erstellen, mit welchen anhand von bestimmten klinischen Merkmalen (Prädiktoren) die Überlebenszeit abgeschätzt werden kann. Eine geringe Endpunktzahl spricht hierbei für eine lange Überlebenszeit und eine hohe Endpunktzahl für eine kurze Überlebenszeit. Das Outcome Überlebenszeit ist eine dichotome Variable (>1 Jahr Überlebenszeit "ja" vs. "nein"). Die Prädiktoren sind alle dichotom ("ja"/"nein" entsprechend 0 oder 1 Punkt) oder ordinal (entsprechend 0, 1 oder 2 Punkten). Wenn also z.B. Prädiktor A mit 2 Punkten gewertet wird, Prädiktor B mit 0 Punkten und Prädiktor C ebenfalls mit 0 Punkten erhält man eine Gesamtpunktzahl von 2 Punkten, was für eine lange Überlebenszeit (>1 Jahr) spricht.

Nun mein Problem:
Ich habe eine metrische Variable Y und eine Stichprobengröße von 300. Die binäre logistische Regression zeigt mit p<0.001, dass ein hoher Wert von Variable Y ein unabhängiger Prädiktor für ein kurze Überlebenszeit <1 Jahr ist. Nun möchte ich Variable Y in eine dichotome oder ordinale Variable umwandeln, um auch hier eine Punktevergabe zu ermöglichen. Dafür habe ich mittels ROC-Kurve und Youden-Index den Grenzwert/Cut-Off bestimmt. Wenn ich nun Variable Y anhand von diesem Cut-Off-Wert von einer metrischen in eine dichotome Variable ändere (Wert von Variable Y >=25 "ja" entsprechend 1 Punkt vs. "nein" entsprechend 0 Punkten) und dann mittels Chi-Square-Test den Gruppenunterschied zur Überlebenszeit (>1 Jahr "ja"/"nein") ermittle, ergibt sich jedoch kein signifikanter Gruppenunterschied (p=0.688).

Was kann ich tun, um die metrische Variable Y in eine dichotome oder ordinale Variable (mit max. 3 Zuständen) umzuwandeln, sodass sich für die Überlebenszeit (dichotom) ein signifikanter Gruppenunterschied ergibt? Die metrische Variable Y ist schließlich ein Prädiktor für die Überlebenszeit und ich möchte sie daher auch im Prognosescore berücksichtigen.

Vielen Dank für die Hilfe.

[strukturmarionette]

Hi,

- wie lauten alle dazugehörigen Messungen?
- wie sind diese Messungen zustande gekommen (incl aller Maßeinheiten)?
- wie ist die Stichprobe zustande gekommen?

Gruß
S.

[scarlet3]

Hi S.,

1. Die in dem Score enthaltenen Variablen sind:
Alter: <40 Jahre (0 Punkte), 40-60 Jahre (1 Punkt), >60 Jahre (2 Punkte)
Rauchen: nein (0 Punkte), ja (1 Punkt)
Männliches Geschlecht: nein (0 Punkte), ja (1 Punkt)
Body-Mass-Index: <18 kg/m2 (2 Punkte), 18-25 kg/m2 (0 Punkte), >25 kg/m2 (1 Punkt)
Variable Y entspricht der Zeitdauer zwischen Diagnosestellung und Beginn der Therapie in Tagen.

2. und 3. Die Stichprobe ist retrospektiv zustande gekommen - es wurden behandelte Patienten der vergangenen 5 Jahre eingeschlossen. Für diese Stichprobe wurden dann eine Reihe von vermuteten Risikofaktoren erhoben und mittels Regressionsanalyse geprüft, ob sie als unabhängige Prädiktoren für eine Überlebenszeit <6 Monate fungieren. Die Variablen, die sich in der Regressionsanalyse als signifikant erwiesen, sollen in den Score integriert werden.

Ich hoffe das war verständlich. Danke für deine Hilfe.

Scarlet

[strukturmarionette]

Hi,

Die binäre logistische Regression zeigt mit p<0.001

- wie lautet das dazugehörige Modell?

Gruß
S.

[ponderstibbons]

Das ist keine Frage zur Software SPSS, scheint mir, insofern wäre http://www.statistikforum.de geeigneter.

Mit "Regression" ist eine multiple Regression unter Einschluss welcher Variablen gemeint (siehe Frage von strukturmarionette)? Wie war denn dabei die odds ratio?

Und wie ist die Verteilung der 300 Probanden auf die 4 Felder bei Deinem Chi²-Test?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbos

[scarlet3]

Tut mir leid für die späte Antwort und danke, für eure Hilfe!

Ich habe die binäre logistische Regression zunächst ohne die anderen Variablen (Alter, Rauchen, Geschlecht, BMI) durchgeführt, also zunächst keine multiple Regression. Die unabhängige Variable ist „Zeitdauer zwischen Diagnosestellung und Therapie in Tagen“ (metrisch) und die abhängige Variable ist „<1 Jahr Überlebenszeit“ (dichotom: nein=0 und ja=1). Die Odds-Ratio ist 1.032, also mit jedem vergangenen Tag mehr zwischen Diagnose und Therapie erhöht sich die Wahrscheinlichkeit für eine Überlebenszeit <1 Jahr um 3,2%.

Omnibus Test p<0.001
Cox & Snell R Square 0.038, Nagelkerke R Square 0.052 (Aber wohl eher nicht verlässlich, weil: „Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less than .001")
Hosmer and Lemeshow Test: p=0.648
Klassifizierungstabelle Gesamtprozentsatz 62.0%
95% CI Odds Ratio: Lower=1.013 and Upper=1.051

Wenn ich mittels ROC-Kurve und Youden-Index die unabhängige Variable „Zeitdauer zwischen Diagnosestellung und Therapie in Tagen“ in eine ordinale Variable umwandle und mir dann die 4-Felder-Tafel im Chi2-Test ausgeben lasse, sieht diese aus wie im Anhang zu sehen ist (n=304).

[ponderstibbons]

Ich habe die binäre logistische Regression zunächst ohne die anderen Variablen (Alter, Rauchen, Geschlecht, BMI) durchgeführt, also zunächst keine multiple Regression.

Ach so. Da hätte doch auch ein t-Test gereicht.

Laut Vierfeldertafel ist die Einteilung anscheinend zu grob. Statistische Signifikanztests können wir hier
nahezu vergessen - die Daten/Kategorien werden so angepasst, dass sie maximal den Zufall ausnutzen,
das macht die p-Werte (und eigentlich die ganze Vorgehensweise, aber man wird ja danach noch eine
Validierungsstudie durchführen) unzuverlässig.

Leider sind mir keine statistischen Kriterien bekannt, anhand derer man eine Dreiteilung vornehmen
kann. Ich kenne an sich nur die Verwendung von Kontext- und Hintergrundwissen oder Befunde aus
der Fachliteratur; im vorliegenden Fall zur Frage, ob es nicht von vornherein sachlogische oder traditionelle
Einteilungskriterien für den Abstand zwischen Diagnose und Behandlung gibt. Arbiträr wäre sonst
auch eine Dreiteilung anhand Interquartile Range denkbar (kürzeste 25%, mittlere 50%, längste 25%)

Vielleicht hilft es zusätzlich, die Rate "Überleben > 1/2 Jahr" für eine ganze Reihe von Zeitdauern
(so etwas wie "bis 7, bis 14 / 21 /28 / 35 / 42 Tage, alle) tabellarisch und grafisch zu vergleichen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons