SPSS-FORUM.DE

[Ranuncula]

Hallo,

bin neu hier und hoffe, dass ich im richtigen Forum bin. Zur Not verschiebt meine Frage bitte ins richtige Forum.

Ich habe folgendes Ausgangsproblem:

Bei einer Patientengruppe wurde die Höhe mehrerer etablierter Prognosemarker und von einem potentiellen Prognosemarker bestimmt. Die jeweiligen Höhen wurden in Kategorien von 1 = hoch bzw. 0 = niedrig eingeteilt. Bei den etablierten Prognosemarkern ist ein hoher Wert gleichzusetzten mit einer besseren Überlebensrate. Scheinbar ist dies nach Kaplan-Meier-Analysen und Odds Ratio-Untersuchungen auch bei dem potenziellen Faktor der Fall.

Interessant wäre es zu wissen, ob eine Korrelation zw. den etablierten Prognosemarkern und dem neuen besteht. D.h. wie weit ist der neue hoch, wenn die etabliert hoch sind? Über Kreuztabellen und Fisher Exakt Test habe ich schon gezeigt, dass bei Patienten, bei denen der potentielle Prognosemarker hoch ist auch die etablierten Prognosemarker signifikant erhöht sind.


Fragen:

1. Mache ich generell oder bei SPSS etwas falsch?

2. Gehen ich richtig vor, wenn ich unter Analysieren/Korrelationen/bivariat/ den Spearman-Test durchführe?

3. Geht der Spearman-Test bei solchen Kategorien (0 und 1) überhaupt? (Ich habe trotz recht überzeugender Ergebnisse beim Fisher Exakt beim Spearman maximal Werte von rho=0,574 (p<0,001).

4. Wenn nein, welchen Test muss ich verwenden (wie finde ich den bei SPSS)?

5. Ist ein solcher Korrelation-Test überhaupt noch sinnvoll, wenn ich über Kreuztabellen mit dem Fisher Exakt schon Signifikanzen nachgewiesen habe?

Vielen herzlichen Dank im Voraus.

[strukturmarionette]

Hi,

Über Kreuztabellen und Fisher Exakt Test habe ich schon gezeigt, dass bei Patienten, bei denen der potentielle Prognosemarker hoch ist auch die etablierten Prognosemarker signifikant erhöht sind.

Wie kann derartiges funktionieren?

Gruß
S.

[Ranuncula]

Hallo,

Danke für Deine Antwort. Leider verstehe ich nicht so ganz, was Du meinst, deshalb kommt hier ein Beispiel:

Ich bin folgendermaßen bei SPSS vorgegangen:
Analysieren -> Deskriptive Statistiken -> Kreuztabellen
Unter Zeile habe ich den etablierten Prognosemarker A eingefügt und unter Spalte neuer Prognosemarker. Unter Statistik habe ich Qui-Quadrat angekreuzt und den Test laufen lassen.

Ich habe dann z.B. folgendes bekommen:

___________________________________neuer Prognosemarker
____________________________________niedrig___________hoch
etablierter Prognosemarker A
niedrig______________________________15_________________9

hoch________________________________0_________________10


Bei Fisher Exakt zweiseitig stand für diese Kreuztabelle p = 0,001

Ich bin deshalb davon ausgegangen, dass hier ein signifikanter Zusammenfang bei der Verteilung besteht. Stimmt dies nicht?

Herzlichen Dank für Deine Hilfe!

[strukturmarionette]

Hi,

_neuer Prognosemarker
____________________________________niedrig___________hoch
etablierter Prognosemarker A
niedrig______________________________15_________________9

hoch________________________________0_________________10


Bei Fisher Exakt zweiseitig stand für diese Kreuztabelle p = 0,001

Ich bin deshalb davon ausgegangen, dass hier ein signifikanter Zusammenfang bei der Verteilung besteht. Stimmt dies nicht?

Ja, irgendein ungerichteter Zusammenhang zwischen den zwei Variablen, aber mehr nicht.

Gruß
S.

[Ranuncula]

Danke für Deine Antwort. Noch einmal kurz Nachgefragt, damit kein Missverständnis entsteht, die Angabe des Korrelationskoeffizienten ist deshalb:

a) zwingend nötig
b) kann man machen
c) "doppelt gemoppelt" und völlig unnötig

Vielen Dank im Voraus!!!!