STATISTIK-FORUM.de

[spsshelh]

Hallo zusammen,
ich habe eine Umfrage durchgeführt, die Ärzte verschiedener Facharztrichtungen adressierte.
Generell habe ich eine zufriedenstellende Resonanz erhalten und nach der Datenauswertung knapp 500 Datensätze.
Jedoch sind die Gruppen sehr unterschiedlich verteilt (Angaben in n(%)):

Radiologie 302 (60.9%)
Strahlentherapie 56 (11.3%)
Anästhesiologie 30 (6.0%)
Chirurgie 24 (4.8%)
Innere Medizin 26 (5.2%)
Andere 58 (11.7%)

Ein follow-up oder eine Verlängerung der Umfrage sind leider nicht möglich.

Die Daten sollen lediglich deskriptiv und explorativ ausgewertet werden. Sprich, ich würde gerne die Unterschiede bestimmter Ärztegruppen in der Beantwortung selektierter Variablen herausfinden, bspw. mit dem Kruskal-Wallis Test. Die meisten Variablen sind ordinal skaliert (5-Punkte-Skala).

Hat einer von euch Erfahrung mit dem Umgang ungleich großer Gruppen? Wie gehe ich mit den ungleich großen Gruppen am besten um? Gibt es hier eine best practice?

Abgesehen davon, dass ich dies bei der Diskussion meiner Ergebnisse natürlich berücksichtigen werde.

[PonderStibbons]

Die Daten sollen lediglich deskriptiv und explorativ ausgewertet werden. Sprich, ich würde gerne die Unterschiede bestimmter Ärztegruppen in der Beantwortung selektierter Variablen herausfinden, bspw. mit dem Kruskal-Wallis Test.

Dann ist das allerdings nicht mehr nur deskriptive Statistik, sondern Inferenzstatistik.

Hat einer von euch Erfahrung mit dem Umgang ungleich großer Gruppen? Wie gehe ich mit den ungleich großen Gruppen am besten um? Gibt es hier eine best practice?

Welches sind denn der Hintergrund und die Fragestellungen? Und was könnte dabei Probleme bereiten?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[spsshelh]

Hallo,
danke für deine Antwort.

Welches sind denn der Hintergrund und die Fragestellungen? Und was könnte dabei Probleme bereiten?

Ich weiß nicht unbedingt, ob ich deine Frage verstanden habe. Es geht darum, dass die verschiedenen Ärzte Ihre Meinungen und Einstellungen zu unterschiedlichen Aussagen über Digitalisierung in der Medizin abgeben (stimme nicht zu - stimme zu).
Ich habe bspw. Angst, dass bei ungleichen Stichproben, durch die zu geringe Stichprobengröße (in einigen Gruppen) ein deutlicher Unterschied eventuell nicht als signifikant nachgewiesen werden kann.

Liebe Grüße
spsshelh

[PonderStibbons]

Ich habe bspw. Angst, dass bei ungleichen Stichproben, durch die zu geringe Stichprobengröße (in einigen Gruppen) ein deutlicher Unterschied eventuell nicht als signifikant nachgewiesen werden kann.

Ja, bei paarweisen Vergleichen bringen allenfalls die Radiologen ordentliche statistische power.
Aber daran kannst Du ja nichts mehr ändern, wie Du schriebst.

Wenn es in der Fragestellung um Radiologen versus nicht-Radiologen ginge, könnte man eine
Zusammenfassung der übrigen Fachrichtungen überlegen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[spsshelh]

Mein Vorhaben sähe folgendermaßen aus: Kruskall-Wallis-Test und darauf hin post-hoc-Analyse, entweder der Mann-Whitney-U-Test (für Paare von Gruppen) oder Dunn's Test (für mehrere Gruppen). Generell sind nichtparametrische Tests inkl. der Kruskal-Wallis Test ja mit weniger Testannahmen verbunden. Ich habe auch in einem Paper gefunden (was sich aber auf den Mann-Whitney-U-Test bezieht), dass der Unterschied in der statistischen Power vernachlässigbar ist, sogar bei ungleichen Stichprobengrößen (https://scholarworks.umass.edu/pare/vol15/iss1/11/).

Wenn jemand weitere Meinungen oder Erfahrungen dazu hat, würde ich dies sehr begrüßen.

Liebe Grüße!

[PonderStibbons]

Es ging schlicht um die Stichprobengröße, nicht um die Imbalance. Ein paarweiser Vergleich unter Einbezug der Radiologen hat immer n > 300, bei allen übrigen Paarungen ist das weitaus kleiner.

[bele]

Die Tests leiden nicht direkt unter der Ungleichheit der Gruppengrößen, aber die Power wird im Wesentlichen immer von der kleineren Gruppe begrenzt. Ob Du einhundert oder dreihundert Radiologen mit den 26 Internisten vergleichst ist kein großer Unterschied. Wenn man die Wahl hätte, würde man lieber 100 Radiologen mit 100 Internisten vergleichen, aber die Wahl hat man ja nicht. Die Gefahr, dass ein Test mit 26 Internisten nicht signifikant wird, obwohl er mit 50 Internisten signifikant geworden wäre besteht, aber daran kann man nichts ändern.

Ansonsten ist das wieder so ein klassisches Beispiel bei dem man sich nicht fragen sollte, ob es irgendeinen Unterschied zwischen diesen Gruppen gibt, sondern ob die Größe des Unterschieds für irgendeine Fragestellung relevant ist. Es liegt doch auf der Hand, dass die Digitalisierung die Radiologie viel mehr verändert hat und dass KI die Radiologie deutlich mehr verändern wird, als zum Beispiel die Chirurgie. Die Nullhypothese, dass die trotzdem genau die gleichen Einstellungen haben sollten ist doch von vorneherein nahezu absurd. Und "Andere" als Gruppe umfasst dann den Infektiologen, den Rechtsmediziner, den Phoniater und Pädaudiologen, den Urologen, den Labormediziner und den Facharzt für Humangenetik? Was soll ein Humangenetiker ohne IT-Methoden anstellen und braucht der Phoniater einen Computer um Stottern oder Lispeln festzustellen? Ich habe gerade Schwierigkeiten mir vorzustellen, wofür diese Gruppe in der Auswertung stehen soll.

JMTC,
Bernhard