SPSS-FORUM.DE

[KleineSchneewante]

Hallo zusammen,

ich bin gerade dabei, eine Interventionsstudie (1 Interventions- und 1 Kontrollgruppe; N = ca. 170; 6 Messzeitpunkte) mit SPSS auszuwerten. Momentan arbeite ich an der Auswertung einer metrischen Variable (Lebensqualität auf einer Skala von 0-100). Diese Variable möchte ich zunächst für beide Gruppen zu zwei Zeitpunkten auswerten.
Ich habe die Daten bereits mithilfe des „Shapiro Wilk-Tests“ auf Normalverteilung geprüft (Lebensqualität zum 1. Und zum 2. Zeitpunkt; jeweils für die Interventions- und die Kontrollgruppe). Dabei kam heraus, dass die Daten NICHT normalverteilt sind.
Um die (Signifikanz der) Veränderung jeweils innerhalb der beiden Gruppen zu ermitteln, habe ich zunächst die Fälle auf jeweils die Interventions- bzw. Kontrollgruppe eingegrenzt und anschließend einen „two-sample Wilcoxon test“ (SPSS: Analysieren -> Nicht parametrische Tests -> Alte Dialogfelder -> Zwei verbundene Stichproben -> 1. Paar „Variable 1: Lebensqualität zum Zeitpunkt 1“; Variable 2: Lebensqualität zum Zeitpunkt 2“ -> Wilcoxon) durchgeführt.
Nun sollen jedoch die Veränderungen zwischen den beiden Gruppen untersucht werden. Dabei stellt sich die Frage, welche(r) Test(s) in Frage kommt/kommen und wie diese(r) Test durchgeführt wird. Wenn die Daten normalverteilt wären, würde ich einen „t-Test für unabhängige Stichproben“ durchführen. Da die Daten jedoch nicht normalverteilt sind, fällt dieser Test weg.
In der Literatur habe ich mehrfach von einer ANOVA/ANCOVA (mit oder ohne Messwiederholungen) gelesen. Dabei wird jedoch auch erläutert, dass die Daten normalverteilt sein sollen. Nichtsdestotrotz wird gleichzeitig von einer Robustheit der ANOVA/ANCOVA gesprochen, wenn die Stichprobe der Daten (in meinem Beispiel ca. N= 170) ausreichend groß ist). Daher meine erste Frage: Kann/darf ich eine ANOVA/ANCOVA durchführen, auch wenn die Daten nicht normalverteilt sind? Und wenn ja, wäre eine „normale“ ANOVA/ANCOVA oder eine derartige Analyse mit Messwiederholungen zu bevorzugen? Dabei sollte ich erwähnen, dass sich die Baseline-Charakteristika (Geschlecht, Alter, Bildungsstand) zum Baseline-Zeitpunkt teilweise voneinander unterscheiden. Entsprechend habe ich überlegt, inwiefern eine „normale“ ANCOVA (SPSS: Analysieren -> Allgemeines Lineares Modell -> Univariat -> Abhängige Variable „Veränderung der Lebensqualität_Zeitpunkt2minusZeitpunkt1“; Feste Faktoren „Gruppe (Intervention bzw. Kontrolle); Kovariaten: Lebensqualität (Zeitpunkt1) (+ ggf. Alter, Geschlecht und Bildungsstand zum Zeitpunkt 1)) sinnvoll wäre, da ich dabei auf die Ausgangswerte adjustieren kann. Wenn ich es richtig sehe, kann ich bei einer ANOVA/ANCOVA mit Messwiederholungen nicht auf die Ausgangswerte adjustieren (wenn ich bei den Innersubjektvariablen die „Lebensqualität zum Zeitpunkt 1“ und die „Lebensqualität zum Zeitpunkt 2“ angebe, kann ich die Variable „Lebensqualität zum Zeitpunkt 1“ nicht als Kovariate auswählen). Gibt es eine „Lösung“ für dieses Problem? Welche der beiden „allgemeinen linearen Modelle“ ist empfehlenswert(er)?
Als alternative Analysemöglichkeit habe ich in der Literatur mehrfach von „linear regression models“ bzw. „logistic regression“ gelesen. Aber welche(s) Modell(e) eignet/eigenen sich für meine geplante Auswertung der Ergebnisse? Und wie werden diese durchgeführt? Neben den Unterschieden zwischen den Gruppen würde ich auch gerne noch die Assoziation der soziodemographischen Daten mit der Lebensqualität analysieren (z.B. gibt es eine Assoziation zwischen dem Alter und der Lebensqualität? Und wenn ja, positiv oder negativ?). Muss ich dafür eine Multiple lineare Regression (Multiple regression analysis) durchführen?

Im Enddefekt würde ich gerne die folgenden Ergebnisse darstellen:
1. Gibt es eine (signifikante) Veränderung innerhalb der beiden Gruppen (Messzeitpunkt 1 zu Messzeitpunkt 2)? -> Bisheriger Plan: Wilcoxon-Test
2. Gibt es eine (signifikante) Veränderung zwischen den beiden Gruppen (Messzeitpunkt 1 zu Messzeitpunkt 2) bzw. unterscheiden sich die Mittelwerte der Veränderung der beiden Gruppen (Veränderung von Messzeitpunkt 1 zu Messzeitpunkt 2)?
3. Gibt es Assoziationen zwischen den soziodemographischen Angaben (Geschlecht, Alter und Bildungsstand) und der Lebensqualität?

Vielen Dank im Voraus und viele Grüße!

[ponderstibbons]

Auch hier in Arbeit.

[strukturmarionette]

Hi,

mithilfe des „Shapiro Wilk-Tests“ auf Normalverteilung geprüft

- besser graphisch bei großen N

kam heraus, dass die Daten NICHT normalverteilt sind.

- wie kommst Du darauf?

Gruß
S.

[KleineSchneewante]

Hallo und erstmal vielen Dank für die Antwort!

- wie kommst Du darauf?

Der Shapiro-Wilk-Test ergab bei allen Werten (Interventions- und Kontrollgruppe; jeweils zu Zeitpunkt 1 und Zeitpunkt 2 eine Signifikanz von p < 0,001

[KleineSchneewante]

Ist es bei der Analyse von 2 Messzeitpunkten egal, ob ich eine "einfache" ANOVA/ANCOVA oder eine ANOVA/ANCOVA mit "Messwiederholungen" durchführe?

Und ist bei der "einfachen" ANOVA/ANCOVA eine Adjustierung auf Baselinewerte (Kovariate: "Lebensqualität Zeitpunkt 1" notwendig/sinnvoll?

Vielen Dank und viele Grüße!