SPSS-FORUM.DE

[Milchmann]

Hallo,

im Rahmen einer medizinisch-klinischen Studie möchte ich folgenden Zusammenhang nähere beleuchten:

Ich habe einen Kognitionstest bestehend aus 5 Subdomänen erhoben. Insgesamt gibt es eine Gesamtpunktzahl von 136.

Daneben habe ich 2 Patientengruppen, deren Abschneiden ich im Test vergleichen möchte und schauen möchte, ob die eine Gruppe signifikant schlechter abschneidet, d.h. ob es einen Zusammenhang zwischen der einen Gruppe und der kognitiven Leistung gibt. Des Weiteren wäre von Interesse, ob es Unterschiede in den einzelnen Subdomänen gibt, z.B. schneidet die eine Gruppe besonders in Domäne 2 schlecht ab und ob auch hier eine Signifikanz besteht.

Ich habe den Test erst einmal metrisch skaliert, ist das korrekt?
Die Patientengruppen natürlich nominal.

Wie gehe ich denn hier systematisch am Besten vor?

Ich bin absoluter SPSS Neuling, und jede Stütze würde mich sicherlich im eigenständigen Arbeiten weiterbringen. Daher würde ich mich über eure Hilfe sehr freuen!

[strukturmarionette]

Hi,

Kognitionstest bestehend aus 5 Subdomänen

- der müsste an dieser Stelle zunächst konkret dargelegt werden

2 Patientengruppen

- n1?
- n2?
- Wie erfolgte die Rekrutierung der Pbn je Teilstichprobe?
- Zielpopulation?

d.h. ob es einen Zusammenhang zwischen der einen Gruppe und der kognitiven Leistung gibt

- unmöglich

Gruß
S.

[Milchmann]

Der Kognitionstest im Detail:
Subgruppen - Nicht-ALS-spezifisch:
- Gedächtnis 24 P.
- Räumliche Vorstellung 12 P.

Subgruppen - ALS-spezifisch:
- Sprache 28 P.
- Sprachfluss 24 P.
- Exekutive Funktionen 48 P.

Folgende Gruppen werden untersucht:
- ALS Patienten bulbärer Beginn
- ALS Patienten spinaler Beginn
Die Rekrutierung: es wurden ausschließlich ALS Patienten rekrutiert, d.h. es interessiert lediglich der Vergleich innerhalb dieser Patientenkohorte.

Ich hätte es hier doch mit 2 unabhängigen Stichproben zu tun.
Nun würde ich erst einmal schauen, ob der Test normalverteilt ist. Wenn dem so ist könnte ich doch einen T-Test für jeweils beide Gruppen machen, oder?

[ponderstibbons]

Nun würde ich erst einmal schauen, ob der Test normalverteilt ist.

Das ist irrelevant. Wer verbreitet denn 2020 immer noch das Gerücht, man bräuchte
für den t-Test normalverteilte abhängige Variablen?

Die wichtigste Angabe, die der beiden Gruppengrößen fehlt noch.

Fang für Dich mit einer grafischen Aufbreitung an, z.B. Vergleich der beiden Gruppen hinsichtlich
ihrer Gesamtwerte und hinsichtlich der 5 Subtests mithilfe von box-and-whisker plots.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Milchmann]

Die zwei zu untersuchenden Gruppengrößen sind wie folgt:
spinal: 58
bulbar: 34

Eine weitere Frage hat sich noch ergeben:
Da dies eine klinische Studie ist und wir die Patienten zu unterschiedlichen Zeitpunkten untersucht haben, ist noch folgendes Problem zu lösen:

Alle Patienten befinden sich in natürlich in einem unterschiedlichen Krankheitsstadium.
Ich habe für jeden Patienten jeweils das Datum des Krankheitsbeginns als auch den Untersuchungszeitpunkt erhoben. Wie kann ich dies letztlich in meiner Analyse am ehesten berücksichtigen?
Denn jemand der 4 Jahre bereits erkrankt ist, wird womöglich schlechter im Test abschneiden, als jemand, bei dem die Krankheit bisher nur 1 Jahr andauert.

Das ist irrelevant. Wer verbreitet denn 2020 immer noch das Gerücht, man bräuchte
für den t-Test normalverteilte abhängige Variablen?

D.h. ich kann es dennoch mit einem T-Test versuchen? Mir wurde es von unseren Statistikern und auch von SPSS Tutorials so erläutert. Ich habe es daher jetzt erst einmal mit dem Mann-Whitney-Test berechnet.

Danke schon einmal für eure Hilfe.

[strukturmarionette]

Hi,

- Wenn Deine AV intervallskliert ist und eine zweite UV hinzukommt, wäre Dein Lineares Modell (das ist der T-Test) um eine zweite UV zu erweitern.
- Dann käme ein Regressionsmodell mit einer AV und zwei UVs in Frage.
- Auch hier wären die Grundüberlegungen aber zunächst wiederum fachlicher Art.
- Dann wäre die ein oder andere statistische Anwendungsvoraussetzung zu prüfen.

Gruß
S.

[Milchmann]

Wenn Deine AV intervallskliert ist und eine zweite UV hinzukommt, wäre Dein Lineares Modell (das ist der T-Test) um eine zweite UV zu erweitern.

Leider verstehe ich deinen Satz nicht. Kannst du es mir vielleicht konkret anhand der Studie erklären?
Ich habe 2 unabhängige Stichproben - die bulbären und die spinalen Patienten. Diese sind letztlich nominal skaliert (bei jedem Patienten die Frage ob bulbär bzw spinal ja oder nein).
Geht es darum?

[ponderstibbons]

D.h. ich kann es dennoch mit einem T-Test versuchen?

Falls die Gruppen nicht ausreichend vergleichbar sind, bringt das wenig. Siehe Vorschlag von Strukturmarionette,
der auf eine multiple lineare Regression mit den Prädiktoren Gruppe (codiert als 0 und 1) und Krankheitsdauer
hinausläuft. Alternativ und dem äquivalent, eine univariate Varianzanalyse mit der zusätzlichen "Kovariate"
Krankheitsdauer.

Mir wurde es von unseren Statistikern und auch von SPSS Tutorials so erläutert.

Wahrscheinlich nicht so. Die Verteilung IN DEN EINZELNEN GRUPPEN sollte vorzugsweise in der Population jeweils normalverteilt sein,
aber bei ausreichend großer Gesamtstichprobe (ab ca. n > 30) ist der t-Test robust gegen Abweichungen davon.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Milchmann]

Ich weiß noch nicht, wie ich folgende Beobachtung statistisch berechne:

Beide Patientengruppen (bulbär und spinal) haben eine unterschiedliche Erkrankungsdauer bis zum Untersuchungszeitpunkt. Wie kann ich ausschließen dass es einen signfikanten Unterschied hinsichtlich der Erkrankungsdauer gibt?
Ich habe folgende Parameter vorliegen:
- Datum Krankheitsbeginn
- Datum Untersuchung
- Alter

Könnt ihr mir vielleicht sagen, welchen Test und welche Variablen ich wie hierfür korrelieren müsste?

Lg

[ponderstibbons]

Wie kann ich ausschließen dass es einen signfikanten Unterschied hinsichtlich der Erkrankungsdauer gibt?

Unterschied zwischen den beiden Krankheitsgruppen? Da ist die Frage nach Signifikanz unsinnig,
weil es sich um eine Störvariable in der Stichprobe bei der Untersuchung des eigentlichen
Untersuchungsgegenstands handelt. Du kannst das von vornherein in die Analyse integrieren
(s.o., multiple Regression oder Kovarianzanalye). Oder meinst Du mit "signifikant" sowas wie
wichtig, groß, bedeutend, relevant? Das kann man mit statistischen Signifikanztests leider
nicht testen.

- Alter

Was hat es damit hier auf sich?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons