SPSS-FORUM.DE

[Butterblume123]

Hallo liebe Forums-Mitglieder,
vielleicht kann mir einer helfen. Ich bin leider noch nicht so bewandelt mit SPSS. Ich möchte eine LMM-Analyse vornehmen und dafür müssen normalverteilte Daten vorliegen. Da meine Daten nicht normalverteilt sind, habe ich es mit Transformationen versucht (sqrt/lg10 und inverse). Dann habe ich wieder den Shapiro-Wilk-Test durchgeführt und leider ergab der, dass bei meinen transformierten Daten nie eine Normalverteilung vorlag. Ich habe es dann nochmal mit Löschen der Extremwerte versucht, was leider auch nicht geklappt hat.
Kann einer von Euch vielleicht helfen?
Danke

[ponderstibbons]

Ich möchte eine LMM-Analyse vornehmen und dafür müssen normalverteilte Daten vorliegen.

Sagt Dir wer? Mit exakt welcher Formulierung?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

- wie lautet die fachliche Modellspezifikation?

Gru.
S.

[Butterblume123]

Ich möchte eine LMM-Analyse vornehmen und dafür müssen normalverteilte Daten vorliegen.

Sagt Dir wer? Mit exakt welcher Formulierung?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Also ich möchte Augen von Patienten auswerten, das gilt als Cluster-Datensatz (die beiden Augen sind quasi abhängig voneinander). in einem Paper zum statistischen Auswertung solcher Daten steht: "Das LMM ist ein leistungsfähiges und flexibles Verfahren für die statistische Analyse, welches voraussetzt, dass die abhängige Variable metrisch und normalverteilt ist. Die Normalverteilung ist (...) zu prüfen"

[Butterblume123]

Hi,

- wie lautet die fachliche Modellspezifikation?

Gru.
S.

Hi
LMM bedeutet "linear mixed models" bzw. "linear gemischte Modelle". Zur Auswertung korellierter Messdaten

[strukturmarionette]

Hi,

- fachliche Modellspezifikation ist etwas anderes. Das grundlegende überhaupt.

Gruß
S.

[ponderstibbons]

in einem Paper zum statistischen Auswertung solcher Daten steht: "Das LMM ist ein leistungsfähiges und flexibles Verfahren für die statistische Analyse, welches voraussetzt, dass die abhängige Variable metrisch und normalverteilt ist. Die Normalverteilung ist (...) zu prüfen"

Dann schmeiß das Paper weg, das ist Quatsch. Kein parametrisches Verfahren erfordert
normalverteilte Variablen. Allenfalls und unter Umständen sollen die Vorhersagefehler
(residuen) aus einer Normalverteilung stammen. Ich habe aber moch nie ein gemischtes
Modell gesehen, bei dem das relevant gewesen wäre.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Butterblume123]

Allenfalls und unter Umständen sollen die Vorhersagefehler
(residuen) aus einer Normalverteilung stammen.


Ich muss mich echt entschuldigen, bin (noch) nicht so bewandelt in Statistik. also auf der Seite von SPSS zu gemischten linearen Modellen steht "Für die abhängige Variable wird außerdem angenommen, dass sie aus einer Normalverteilung stammt". ist das dann das gleiche wie du es meinst und falsch, wie es in dem Paper steht?

Dankeschön für deine Hilfe

[Butterblume123]

[quote="strukturmarionette"]Hi,

- fachliche Modellspezifikation ist etwas anderes. Das grundlegende überhaupt.

Ich nehme dieses Modell, weil ich beide Augen der Patienten und Kontrollen miteinbeziehe, denn laut Paper kann so das Ausmaß der interokulären Korrelation berücksichtigt werden. Ich kann daher wohl nicht einfach den Mann-Whitney-U-Test oder t-Test nehmen.

Danke

[Butterblume123]

Also es handelt sich halt um cluster-Daten.
Vielleicht gibt es auch noch einfachere/bessere Modelle hierfür als LMM?