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[Begoihn]

Vielen Dank euch beiden fürs Mitdenken.

Wenn man Informationen über das Alter und den HIV-Status hat, dann tut es einem bei >1000 Beobachungen doch in der Seele weh, diese Information einfach zu verwerfen.

Ich hatte den Zusammenhang dieser Variablen mit dem Tumorstadium über einen Chi-Quadrat-Test untersucht. Der Zusammenhang war nicht signifikant. Daher war ich der Ansicht, den Zusammenhang von Tumorstadium und Wartezeit separat über Kruskal-Wallis untersuchen zu können. Geht dabei Information verloren gegenüber einer Regression?

In einer zweiten Frage hätte ich den Zusammenhang von den genannten Variablen (HIV, Alter, Herkunft) mit der Wartezeit nach Kaplan-Meier untersucht. Ist das hier die Methode der Wahl?

Grüße!

[bele]

Hallo Begoihn,

Du kannst Das natürlich machen, wie Du willst. Für den Haupttest halte ich weiter die Spearman-Korrelation für besser als den Kruskal-Wallis, nicht zuletzt, weil neben der Signifikanz auch gleich ein schönes Maß für die Effektstärke mit dabei heraus kommt.

Grundsätzlich kann es sein, dass mehrere Prädiktoren gleichzeitig etwas herausfinden, was ein einzelner nicht herausfindet. Deshalb ist bei komplizierten Systemen eine multivariate Herangehensweise in der Regel besser als eine univariate. Beispiel folgt. Andererseits ist es auch sinnvoll, solche statistischen Tests zu machen, die man selbst versteht

Untersuche doch mal folgende Zahlenreihen:

Zahlenreihe A:

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4.4  7.7 25.6 10.7 11.3 27.2 14.6 -2.7  3.1  5.5 22.2 13.6 14.0 11.1  4.4 27.9 15.0 -9.7 17.0 5.3

Zahlenreihe B:

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4.2   1.8 -13.4  -0.9  -1.3 -15.0  -3.5  10.6   5.3   4.2 -10.0  -3.1  -3.0  -0.6   5.0 -14.6 -3.9  16.4  -6.0   3.8

Zahlenreihe C:

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9.5  9.9  9.5  9.6  9.7  9.2 10.4 10.1  9.4 10.6 10.2  9.9 10.4 10.4 10.4 10.3 10.3 10.0  9.8 9.8

Schau mal, wie A mit C und wie B mit C korrliert und wie gut man multivariat durch lineare Regression C aus A und B vorhersagen kann.


Wie kommst Du auf Kaplan-Meier? Wenn einige Frauen sterben, bevor sie in die Klinik gehen, dann hast Du zensierte Daten, dann leuchtet mir das ein. Solches Daten hast Du aber wahrscheinlich nicht. Warum sollten Deine Daten zensiert sein? Oder warum sonst Kaplan-Meier?

LG,
Bernhard

[Begoihn]

Sorry für die Funkstille, hatte Elternbesuch.

Wie kommst Du auf Kaplan-Meier? Wenn einige Frauen sterben, bevor sie in die Klinik gehen, dann hast Du zensierte Daten, dann leuchtet mir das ein. Solches Daten hast Du aber wahrscheinlich nicht. Warum sollten Deine Daten zensiert sein? Oder warum sonst Kaplan-Meier?

Zensierte Fälle habe ich in der Tat keine. Auf Kaplan-Meier bin ich gekommen da mir diese Methode gleich einen schönen Graph ausspuckt und ich mit ihr einigermaßen vertraut bin. Alternativ könnte ich wahrscheinlich eine multiple Regression oder eine Cox-Regression machen. Gibt es weitere Methoden und ist eine der anderen in meinem Fall vorzuziehen?

Grüße, Pato