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[Ju_med]

Hallo, ich möchte gern die Stärke der Belastbarkeit in zwei unterschiedlichen 2 Gruppen miteinander vergleichen (eine Kohorte mit Pumpe im Herzen während einer bestimmte Untersuchung, die andere ohne diese Pumpe). Diese Belastbarkeit wird jedoch in mehrere Variablen unterteilt (1=sehr gering, 2=gering, 3=mittel, 4= stark), also nicht nur ja/nein. Meine Frage ist, welchen Test ich nun dafür verwende?
Für ja/nein bzw. Antworten mit nur 2 Merkmalen habe ich bisher mit Kreuztabellen und dem Chi-Quadrat Test gearbeitet, bei mehreren Antwortmöglichkeiten bin ich aber leider ratlos und habe auch im Internet nichts dazu gefunden.

Über Hilfe wäre ich wirklich sehr dankbar,

Julia

[ponderstibbons]

Wenn das bedeuten soll, die 4-stufige Variable zur Belastbarkeit wird durch 4 Variablen im Datensatz repräsentiert
(bspw. angegebene Belastbarkeit = 3 wird repräsentiert durch 0 0 1 0), dann solltest Du zunächst eine neue
Variable "Belastbarkeit" auf Basis der 4 einzelnen Variablen erstellen, die Werte von 1 bis 4 enthält. Die kannst Du
dann zwischen den Gruppen mit dem U-Test vergleichen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ju_med]

Vielen Dank für die Antwort und die Hilfe!

Nur nochmal zum Verständnis, ich habe eine Gruppe "mit Pumpe" gegenüber einer Gruppe "ohne Pumpe" (also 2 Gruppen) und möchte nun wissen ob diese beiden sich hinsichtlich der Belastbarkeit unterscheiden. Die Belastbarkeit ist dabei aber in 4 Abstufungen unterteilt, ich habe also für diese Variable bereits 4 Wertelabels definiert (ordinalskaliert 1-4). Ich war mir nur nicht sicher, ob ein U-test die einzelnen Abstufungen korrekt berücksichtig bzw. auswerten kann, oder ob dieser Test nur für metrisch skalierte Werte genutzt werden kann.
Nun ist es aber so, dass wenn ich diesen U-Test anwende, ich aber keine Aussage darüber erhalte, welche der Abstufungen möglicher weise Signifikanz aufweist, sondern nur allgemein ob es irgendeine Signifikanz gibt. Ist das korrekt? Gibt es noch eine Möglichkeit zu filtern, welche dieser Abstufung signifikant ist?

Liebe Grüße,

Julia

[strukturmarionette]

Hi,

Nun ist es aber so, dass wenn ich diesen U-Test anwende, ich aber keine Aussage darüber erhalte, welche der Abstufungen möglicher weise Signifikanz aufweist, sondern nur allgemein ob es irgendeine Signifikanz gibt. Ist das korrekt?

- Nee.

Gibt es noch eine Möglichkeit zu filtern, welche dieser Abstufung signifikant ist?

- Nee.

Gruß
S.

[ponderstibbons]

Ich war mir nur nicht sicher, ob ein U-test die einzelnen Abstufungen korrekt berücksichtig bzw. auswerten kann,

Ich verstehe leider nicht, was Du damit meinst.

oder ob dieser Test nur für metrisch skalierte Werte genutzt werden kann.

Das ist einTest für Rangdaten/ordinalskalierte Daten.

Nun ist es aber so, dass wenn ich diesen U-Test anwende, ich aber keine Aussage darüber erhalte, welche der Abstufungen möglicher weise Signifikanz aufweist, sondern nur allgemein ob es irgendeine Signifikanz gibt. Ist das korrekt?

Der Test sagt u.a., welche der beiden Gruppen die höhere Rangsumme hat,
grob gesagt, welche Gruppe tendenziell die höheren Ränge bei der abhängigen
Variable aufweist.

gibt es noch eine Möglichkeit zu filtern, welche dieser Abstufung signifikant ist?

Wozu solle das bei Deiner Auswertung gut sein, was willst Du aussagen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ju_med]

Vielen Dank für eure Antworten.
@ponderStibbons:
Gut, ich habe denke ich verstanden, dass ich den Test für ordinalskalierte Daten nutzen kann, dessen war ich mir nur nicht sicher Aber für metrisch skalierte Daten, die nicht normalverteilt sind, kann ich ihn auch nutzen oder?

Und bzgl. der Signifikanz, ich meinte damit, dass wenn ich nun als Ergebnis bekomme, dass sich beide Gruppen signifikant unterscheiden, dann kann ich aber nicht sagen, ob dieser Unterschied bei der Abstufung Belastbarkeit 1, 2, 3, oder 4 liegt, sondern nur eine allgemeine Aussage machen, dass es einen Unterschied gibt! Ich denke das sehe ich richtig?

Vielen Dank

[ponderstibbons]

Aber für metrisch skalierte Daten, die nicht normalverteilt sind, kann ich ihn auch nutzen oder?

Wieso Normalverteilung der abhängigen Variable bei einem 2-Gruppen-Vergleich relevant sein sollte, erschließt sich mir zwar nicht, aber prinzipiell können auch intervallskalierte Daten verwendet werden, die werden für den U-Test in Rangdaten umgewandelt.

Und bzgl. der Signifikanz, ich meinte damit, dass wenn ich nun als Ergebnis bekomme, dass sich beide Gruppen signifikant unterscheiden, dann kann ich aber nicht sagen, ob dieser Unterschied bei der Abstufung Belastbarkeit 1, 2, 3, oder 4 liegt, sondern nur eine allgemeine Aussage machen, dass es einen Unterschied gibt! Ich denke das sehe ich richtig?

Die Ränge der einen Gruppe sind tendenziell höher als die der anderen Gruppe. Das ist der Gruppenunterschied. Wenn Du wissen willst, ob es z.B. in der einen Gruppe relativ mehr 4er gibt als in der anderen, dann ist das eine Frage auf niedrigerem Skalenniveau, also in der Tat etwas für Chi²-Tests.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons