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[Planlos22]

Hallo liebe Leute!
Ich hab folgendes Problem: Ich habe einen Test der Stress von 0-10 (Ordinalskalierung) zwei mal in einem Abstand von wenigen Monaten durchführen lassen. Ab einem Wert von 5 ist der Stress behandlungsbedürftig.
Ich möchte jetzt wissen ob die Unterschiede zwischen beiden Messzeitpunkten signifikant sind. Für die Mittelwerte fällt mir das leicht, da ich da einfach einen Wilcoxon-Test gerechnet habe. Jetzt möchte ich aber nicht wissen, ob der Stress runtergeht, sondern ob signifikant weniger Leute im zweiten Messzeitpunkt unter oder über dem cut-off-Wert von 5 sind. z.B. 60 % (n = 100) haben im Zeitpunkt T0 Werte über 5 und im Messzeitpunkt 2 dann 40% (N=55). WIe kann ich das ausrechnen, ober der Unterschied signifikant ist? Stehe da irgendwie auf dem Schlauch. Vielen Dank für Die Hilfe!

[PonderStibbons]

Ich hab folgendes Problem: Ich habe einen Test der Stress von 0-10 (Ordinalskalierung) zwei mal in einem Abstand von wenigen Monaten durchführen lassen. Ab einem Wert von 5 ist der Stress behandlungsbedürftig.
Ich möchte jetzt wissen ob die Unterschiede zwischen beiden Messzeitpunkten signifikant sind. Für die Mittelwerte fällt mir das leicht, da ich da einfach einen Wilcoxon-Test gerechnet habe.

Das geht jetzt etwas durcheinander. Wenn die Skala wirklich ordinal ist, dann hat sie keinen Mittelwert, weil
das Intervallskalenniveau erfordert. Der Wilcoxon-Vorzeichenrangtest erfordert Intervallskalenniveau
(weil die Größen von prä-post Differenzen verglichen werden), außerdem vergleicht er nicht Mittelwerte.

Entweder Du behandelst diese 11-Punkte Skala als intervallskaliert und führst einen t-Test für abhängige
Stichproben durch (bei kleinen Stichproben Wilcoxon, aber die Stichprobe hier ist anscheinend nicht klein),
oder als ordinal und führst einen Vorzeichentest durch.

Jetzt möchte ich aber nicht wissen, ob der Stress runtergeht, sondern ob signifikant weniger Leute im zweiten Messzeitpunkt unter oder über dem cut-off-Wert von 5 sind. z.B. 60 % (n = 100) haben im Zeitpunkt T0 Werte über 5 und im Messzeitpunkt 2 dann 40% (N=55). WIe kann ich das ausrechnen, ober der Unterschied signifikant ist? Stehe da irgendwie auf dem Schlauch.

Das ist ein dichotomes Merkmal unter/nicht unter Cut-off. Bei Messwiederholungen kann man den McNemar-Test
verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Planlos22]

Hallo Ponder,

ich habe mich noch nicht entschieden, ob ich den Median oder den Mittelwert nehmen will. Wahrscheinlich nehme ich eher den Median, bin mir aber noch nicht sicher. Der Wilcoxon-Test ist doch auch bei ordnialskalierten und nicht normalverteilten Daten verwendbar. Deshalb habe ich mich dafür entschieden um zu Prüfen ob zwischen T0 und T1 eine Abnahme erfolgt ist, die auch signifikant ist. War das falsch?

Den McNemar-Test passt perfekt, vielen Dank schonmals dafür!

Liebe Grüße
Planlos

[Planlos22]

Eine Frage hätte ich dann auch noch, der McNemar-Test funktioniert ja nur wenn die Messpaare vorhanden sind. Jetzt waren aber im T1-Zeitpunkt nicht mehr alle Probanden dabei. D.h. es werden nur die gültigen Fälle verglichen. Ich will ja aber wissen, ob die Abnahme der Leute die über dem cut-off waren auch prozentual signifikant abgenommen haben. So ganz verstehe ich das nämlich nicht.

[PonderStibbons]

Habe ich das Design falsch verstanden? Ich ging davon aus, dieselben Leute wurden zweimal gemessen.
Waren das stattdessen 2 verschiedene Gruppen, und Du meintest nicht den Wilcoxon-Vorzeichenrangtest
für abhängige Messungen (erfordert Intervallskalenniveau), sondern den Wilcoxon-Rangsummentest für
2 unabhängige Gruppen (geht mit Rangdaten)?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Planlos22]

Hi Ponder, doch es sind abhängige Stichproben. Also Patienten, die zweimal gemessen werden. Jetzt sehe ich auch meinen Fehler, den ich begangen habe. Ich hatte mich eigentlich für den Wilcoxontest entschieden, weil meine Daten overall eher nicht normalverteilt sind. Ich kann natürlich alternativ annehmen, dass die verwendeten Fragebögen Intervallskaliert sind, ich weiß allerdings nicht ob man das machen darf?

Und nochmal beim McNemar: Ich habe in T0 ja 100 Probanden in T1 weniger 40, wenn ich diesen Test durchführe dann werden ja nur 40 Paare verglichen. Ich will ja aber wissen ob der Prozentsatz behandlungsbedürftiger Patienten signifikant abgenommen hat? Also Beispielsweise 50/100 waren in T0 behandlungsbedürftig, in T1 z.B. 10/40, also 50% reduktion auf 25%. Wie weise ich nach, dass dieser Rückgang signfikant ist?

[PonderStibbons]

Jetzt sehe ich auch meinen Fehler, den ich begangen habe. Ich hatte mich eigentlich für den Wilcoxontest entschieden, weil meine Daten overall eher nicht normalverteilt sind. Ich kann natürlich alternativ annehmen, dass die verwendeten Fragebögen Intervallskaliert sind,

Nur fürs Protokoll nochmal: wenn Du eine Normalverteilungsbetrachtung (korrekt wäre dabei die
Betrachtung der Differenzwerte, nicht der Variablen selber; und von Belang ist das sowieso nur
bei kleinen Stichproben n < 30) angestellt hast, dann ist die Annahme "intervallskaliert" nicht
alternativ, sondern Voraussetzung. Ordinale Merkmale haben keine solchen Verteilungseigenschaften.

Und nochmal beim McNemar: Ich habe in T0 ja 100 Probanden in T1 weniger 40, wenn ich diesen Test durchführe dann werden ja nur 40 Paare verglichen.

Ich will ja aber wissen ob der Prozentsatz behandlungsbedürftiger Patienten signifikant abgenommen hat? Also Beispielsweise 50/100 waren in T0 behandlungsbedürftig, in T1 z.B. 10/40, also 50% reduktion auf 25%. Wie weise ich nach, dass dieser Rückgang signfikant ist?

Wie willst Du da machen, wenn Du nicht weißt, wie es sich bei den fehlenden 60% verhält oder verhalten
hätte? Wenn der Datenausfall komplett zufällig wäre, dann könnte man die n=40 Completer analysieren
und das als stellvertretend für die Gesamtgruppe nehmen; kompletter Zufall ist aber meist unplausibel.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons