STATISTIK-FORUM.de

[Fosamax]

Hallo Community,

ich bin gerade dabei im Rahmen einer medizinischen Studie die statistische AUswertung zu machen. Den deskriptiven Teil und ein Teil der Gruppenvergleiche habe ich fertig, jedoch hänge ich nun bei der Prädiktorenanalyse.
Zunächst beschreibe ich mal kurz das Design: Patienten werden vor einer Operation gescannt und sie beantworten verschiedene Fragebögen
Beispiele: Wie stark waren ihre Schmerzen maximal in den letzten 3 Monaten (Skala von 0-10)?
ShortForm12 (Werte irgendwo von 25 bis 60Punkten)
Depressivität, Angst, Stress Skala (Je Subskala 0-21 Punkten)
WOMAC-Score (0-100Punkte)
natürlich auch Alter, Geschlecht, BMI
... etc. (ca 40 einzelne Variablen bei 104 Fällen)

Ca. 6 Monate nach der Operation werden die Patienten nochmal telefonisch befragt, wie denn ihr maximaler Schmerz in den letzten 4 Wochen war (Skala 0-10). <- dies ist sozusagen der Wert der vorrausgesagt werden soll.

unsere statistische Beratung der Uni sagte, wir sollen am besten in Statistica über Höhere Modelle -> verallgemeinteret lineare/nichtlineare Modelle -> ordinal logit gehen und dort für jeden Wert schauen, ob sich ein signifikanter Wert ermittelt. Danach sollen wir dann über höhere Modelle -> allgemeine lineare Modelle -> mult. Regression gehen und dort nur die Variablen eingeben, für die wir vorher im Einzelverfahren signifikante Ergebnisse hatten.

Nun meine Frage: ist das so wirklich sinnvoll? Und zweitens: gibt es ein passendes Verfahren für SPSS?

Vielen Dank für eine Antwort und Grüße
Martin

p.s. ich bin mir nicht ganz sicher, ob ich das Thema ins richtige Sub-Forum platziert habe

[PonderStibbons]

... etc. (ca 40 einzelne Variablen bei 104 Fällen)

Da sind doch bei weitem zu viele Prädiktoren. Irgendwas im Bereich 5-10 könnte
man noch diskutieren. Wie lautet denn der Studienhintergrund und die genaue
Fragestellung? Was wird mit den Studienergebnissen bezweckt? Wenn man eine
Unzahl beliebiger Prädiktoren in eine Studie steckt, kommen Ergebnisse heraus,
deren Generalisierbarkeit, Übetragbarkeit überaus fragwürdig sind.

unsere statistische Beratung der Uni sagte, wir sollen am besten in Statistica über Höhere Modelle -> verallgemeinteret lineare/nichtlineare Modelle -> ordinal logit gehen und dort für jeden Wert schauen, ob sich ein signifikanter Wert ermittelt. Danach sollen wir dann über höhere Modelle -> allgemeine lineare Modelle -> mult. Regression gehen und dort nur die Variablen eingeben, für die wir vorher im Einzelverfahren signifikante Ergebnisse hatten.

Nun meine Frage: ist das so wirklich sinnvoll?

Warum erst ordinal logit und dann doch wieder lineare Regression, leuchtet
mir auf Anhieb nicht ein. Und das Problem, dass man von vornherein zu viele
Prädiktoren hat, wird durch Durchkämmen des Datensatzes nach
"signifikanten" Prädiktoren nicht geringer.

Und zweitens: gibt es ein passendes Verfahren für SPSS?

Ordinale und lineare Regression gibt es auch in SPSS.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Fosamax]

erstmal Danke für die Antwort.

Hintergrund der Studie sind sogenannte persistierende Schmerzen nach operativen EIngriffen. Soll heißen: Patient hat einen Eingriff (zB Blinddarm-OP) und 6 Monate später hat er an der OP Stelle Schmerzen. Es gibt bereits verschiedene Werte, die einen prädiktiven Wert für bestimmte operative Eingriffe haben: zB scheinen Fauen häufiger persistierende Schmerzen zu haben als Männer. Menschen mit höherer Depressivität haben ein höheres Risiko später persistierende Schmerzen zu haben. Vielleicht haben auch Menschen die vor der Operation eine schlechter eingeschätzte Lebensqualität haben, hinterher häufiger Schmerzen bzw. nach 6 Monaten höhere Werte auf einer Schmerzskala.
Wir wollten letztendlich schauen, welcher von den präoperativ erfassten Werten die beste Vorhersagegüte hat für die Stärke des persistierenden postoperativen Schmerzes.


Und was nutzt man am besten, wenn man beispielsweise schauen möchte, ob Patienten mit höher Depressivität vor der OP, höhere Schmerzwerte 6 Monate post-op haben? Also die Depressivität hat 0-21Punkte und die Schmerzen sind auf einer Skala von 0 bis 10. WÜrde man da eine lineare Korrelation wählen oder gibt es noch etwas eleganteres?

Danke!

[PonderStibbons]

Wir wollten letztendlich schauen, welcher von den präoperativ erfassten Werten die beste Vorhersagegüte hat für die Stärke des persistierenden postoperativen Schmerzes.

40 Prädiktoren anhand von gerade mal 100 Fällen abklopfen, und dann
auch noch die Prädiktoren hinsichtlich ihrer Vorhersagegüte vergleichen?
Das ist eine Menge. Das letztere sind potenziell um die 800 paarweise
Vergleiche.

Für die geschilderte Fragestellung braucht man aber doch kein multiples
Regressionsmodell, wie kam die Statistikberatung darauf, hast Du denen
noch was anderes als Fragestellung aufgegeben?

Und was nutzt man am besten, wenn man beispielsweise schauen möchte, ob Patienten mit höher Depressivität vor der OP, höhere Schmerzwerte 6 Monate post-op haben? Also die Depressivität hat 0-21Punkte und die Schmerzen sind auf einer Skala von 0 bis 10. WÜrde man da eine lineare Korrelation wählen oder gibt es noch etwas eleganteres?

Was meinst Du mit eleganter?

Mit freundlichen Grüßen

P.