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[Steffi1234]

ich habe zwei Fragen. Ich habe zwei, unabhängige Stichproben (eine normalverteilt, eine nicht normalverteilt) auf einen signifikanten Unterschied bezüglich eines Parameters verglichen. Ich verwendete den Mann-Whitney-U-Test. Ich habe einen signifikanten Unterschied und eben die mittleren Ränge erhalten. Hat die Gruppe mit dem höheren mittleren Rang dann auch durchschnittlich höhere Werte bzgl. des Parameters?

Dann tat sich ein weiteres Problem auf. Der Parameter, den ich untersucht habe berechnet sich aus einen Quotienten (Bsp.: x=a/b). Jetzt kann x klein sein wenn a klein ist und b groß oder aber wenn a und b beide groß sind usw. Ich möchte also erklären wie es zu dem hohen/niedrigern Wert der mittleren Ränge kam, also ob a groß war und b klein usw. Reicht in diesem Fall der Median aus (eine Stichprobe nicht normalverteilt)? Kann/sollte ich in der normalverteilten Stichprobe den Mittelwert heranziehen oder Median und den Mittelwert? Oder verwendet man in diesem Fall ein spezielles Testverfahren?

Lieben Dank schon einmal!

LG Steffi

[PonderStibbons]

Hat die Gruppe mit dem höheren mittleren Rang dann auch durchschnittlich höhere Werte bzgl. des Parameters?

Nicht zwingend. Der U-Test testet weder Mittelwerte noch Mediane, oder
zumindest nur unter besonderen Voraussetzungen (für Mediane gibt es den
Mediantest). Wenn Du Daten hast, die es erlauben Mittelwerte zu berechnen
und Du möchstest gerne Mittelwerte vergleichen, wieso machst
Du keinen t-Test bzw. Welch-Test? Oder ist Deine Stichprobe zu klein
(z.B. < 30)?

Der Parameter, den ich untersucht habe berechnet sich aus einen Quotienten (Bsp.: x=a/b). Jetzt kann x klein sein wenn a klein ist und b groß oder aber wenn a und b beide groß sind usw. Ich möchte also erklären wie es zu dem hohen/niedrigern Wert der mittleren Ränge kam, also ob a groß war und b klein usw.

Das kann doch von Fall zu Fall verschieden sein. Warum testest
Du nicht a und b separat?

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Steffi1234]

Lieben Dank für die rasche Antwort!

Ich hatte den U-Test verwendet, weil eine Gruppe nicht normalverteilt ist. Ginge der T-Test in diesem Fall? Der Welsch-Test sagt mir nix. Das heißt mit dem U-Test kann ich nur beweisen, dass ein signifikanter Unterschied vorliegt? Kann man sonst noch etwas aus diesem ablesen?

Das sind die Ergebnisse eines Analysedurchgangs. Was kann ich daraus ablesen?

Ränge
Patientengruppe H Mittlerer Rang Summe der Ränge
ADC-Quotient Tumorprogression 89 101,24 9010,00
Pseudoprogression 95 84,32 8010,00
Gesamtsumme 184

Teststatistikena
ADC-Quotient
Mann-Whitney-U-Test 3450,000
Wilcoxon-W 8010,000
U -2,154
Asymp. Sig. (2-seitig) ,031


Ich habe die Testung z.b. im zeitlichen Verlauf durchgeführt, jetzt sind die mittleren Ränge mal in der einen und mal in der anderen Gruppe höher. Das hat dann auch gar keine aussagekraft? Gibt es einen Test, der Vergleichbar mit dem T-Test wäre aber für nicht normalverteilte Stichproben zulässig ist und es mir erlaubt eine Aussage dazu zu machen ob der Paramter (Quotient) in der einen oder anderen Gruppe höher ist?

Kann ich denn die Mediane bzw. die Mediantests verwenden um auch signifikante Unterschiede zwischen den Stichproben zu erheben? Bzw. macht es sinn die Mediane überhaupt bei einer nicht normalverteilten Stichprobe zu verwenden? Ich hatte gelesen, dass die Mittelwerte nicht aussagekräftig seien. Stimmt das?
Mein Betreuer hatte mir die Berechnung mit dem Quotienten so vorgegeben...nur jetzt kann ich die Ursache für den Unterschied nicht feststellen...

[PonderStibbons]

Ich hatte den U-Test verwendet, weil eine Gruppe nicht normalverteilt ist. Ginge der T-Test in diesem Fall?

Kommt auf die Stichprobengröße an.
Deswegen fragte ich ja, ob n < 30.

Der Welsch-Test sagt mir nix.

Steht im Internet. Der Welch-Test ist ein korrigierter t-Test,
falls die Gruppen unterschiedlich groß sind und zugleich
unterschiedliche Streuungen aufweisen. Aber anscheinend
sind die Gruppen ca. gleich groß.

Das heißt mit dem U-Test kann ich nur beweisen, dass ein signifikanter Unterschied vorliegt? Kann man sonst noch etwas aus diesem ablesen?

Wenn man die Werte beider Gruppen zusammennimmt und
in eine Rangfolge bringt, dann tendieren die Werte der
einen Gruppe zu höheren, die der anderen zu niedrigeren
Rängen.

Ich habe die Testung z.b. im zeitlichen Verlauf durchgeführt, jetzt sind die mittleren Ränge mal in der einen und mal in der anderen Gruppe höher. Das hat dann auch gar keine aussagekraft?

Das heißt dann wohl, dass mal die eine, mal
die andere Gruppe tendenziell höhere Ränge
hat.

Bzw. macht es sinn die Mediane überhaupt bei einer nicht normalverteilten Stichprobe zu verwenden? Ich hatte gelesen, dass die Mittelwerte nicht aussagekräftig seien. Stimmt das?

Mittelwerte sind immer aussagekräftig, aber anfällig zum
Beispiel für Ausreißer. Wenn Mittelwert und Median sehr
stark auseinenderfallen, muss man sich halt mal die Daten
genauer anschauen, was aussagekräftiger ist. Histogramme
und besonders box-and-whisker-plots sind da hilfreich.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Steffi1234]

Das Problem ist, dass die Gruppenanzahl stark varriert je nach Zeitintervall, mal n<30, dann n>30, die Gruppen sind teilweise sehr unterschiedlich groß. Weiterhin liegen inhomogene Varianzen und extreme Ausreißer vor. Weiterhin weist eine gruppe eine rechtsschiefe, steilgipflige Verteilung auf. Die Ergebnisse scheinen auch in der graphischen Darstellung mal in der einen und mal in der anderen Gruppe höher zu sein, also quasi mit den mittleren Rängen zu korrelieren. Aber insgesamt werde ich aus den Grafiken nicht so richtig schlau. Leider kann ich keine Dateien anhängen, sonst hätte ich die Grafiken mitgesendet

[PonderStibbons]

Dr U-Test ist robust gegen die meisten dieser Probleme, weil er
eben auf Rängen beruht (unempfindlich gegen Ausreißer) und wenig
voraussetzt. Insofern scheint er tatsächlich nicht unpassend. Nur dass
man eben damit keine Mittelwerte oder Mediane testet. Aber dass
eine Gruppe höhere Ränge hat als die andere ist ja eine brauchare
Aussage.

Bei wiederholter Testung musst Du NB vielleicht eine Korrektur des
alpha-Niveaus vornehmen, weil das Risiko falsch-positiver Ergebnisse
durch Mehrfachtest erhöht sein kann (z.B. Bonferroni-Korrektur).

Mit freundlichen Grüßen

P.