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[klabauter]

Hallo zusammen,

ich hatte eine Studie geplant, welche die Zusammenhänge von Alter
und sozialer Unterstützung sowie Alter und depressiven Symptomen untersuchen sollte.
Ich habe jeweils einen negativen unspezifischen Zusammenhang angenommen und dass möglicherweise konfundierende Variablen vorliegen (Geschlecht z.B.) sowie
die abhängigen Variablen einander beeinflussen könnten.
Dementsprechend wollte ich zwei multiple Regressionsanalysen rechnen, einmal mit sozialer Unterstützung als AV und einmal mit depressiven Symptomen
als AV. Jeweils unter Einbezug der beiden anderen Variablen + der konfundierenden, teilweise Dummy-Variablen.
Das große Problem ist, dass nach Anwendung meiner Ausschlusskriterien nur 24 Versuchsteilnehmer übrig bleiben.
Für eine multiple Regressionsanalyse ist das soweit ich weiß um mindestens 16 Versuchsteilnehmer zu wenig, wenn ich bereits alle Kontrollvariablen rausschmeiße.
Beim Test für die Voraussetzungen für die multiple Regressionanalyse durch Korrelationsanalysen sind zudem ein bzw. nur sehr schwache Zusammenhänge zwischen den UVs und AVs (keiner signifikant und ein Zusammenhang entgegen der Hypothese) erkennbar.
Hat jemand eine Ahnung wie ich nun vorgehen kann? Reicht es darauf hinzuweisen, dass die multiple Regressionsanalyse nicht durchgeführt werden kann, auf Grund fehlender Voraussetzungen
und die beiden Korrelationsanalysen (die allerdings bivariat sind...) zu besprechen und danach zu diskutieren
oder gibt es andere Möglichkeiten? Zwei Ausreißer habe ich übrigens jeweils auch gefunden, nach Rausnahme änderte sich allerdings nicht viel und außerdem ist deren Entfernen eigentlich nicht begründbar (keine Übertragungsfehler, keine besonderen konfundierenden Variablen).
Ich habe ziemlich viele mögliche konfundierende Variablen erhoben.

Über Vorschläge, wie ich vorgehen könnte, wäre ich sehr dankbar. Sollte ich die Ausschlusskriterien nicht anwenden, habe ich übrigens 38 Probanden, was leider auch schon zu wenig ist
und ich wüsste nicht zu erklären, dass ich die Kriterien doch nciht angewendet habe. Mehr Probanden zu bekommen, ist leider nicht mehr möglich und die erreichbare Stichprobengröße vor Erhebung konnte nur sehr schwer geschätzt werden.

Für eure Hilfe wäre ich sehr dankbar!
Ich bin etwas am verzweifeln, da ich keine Alternativen zur multiplen Regressionsanalyse für kleine Stichproben finden konnte, weder in deutscher noch in englischer Literatur.

Liebe Grüße
Laura

[DHA3000]

Also, generell gilt, dass man bei Variablen wie "Alter" einen ziemlich großen Pool an Kontrollvariablen benötigt, um etwas exakt analysieren zu kommen.
Allein schon deswegen, weil man die Variable auch entsprechend "einbetten" muss. Denn was für einen Sinn ergibt eine Aussage à la "ältere Menschen sind depressiver" und
"ältere Menschen bekommen mehr/weniger Unterstützung"?

Richtigerweise muss es heißen: "unter Berücksichtigung von xy sind ältere Menschen...". Da spielt nicht nur das Geschlecht mit hinein, sondern soziales Umfeld, Job, Einkommen, Region, vielleicht auch medizinische Vorbelastung. Wenn du für all das kontrollieren möchtet, brauchst du mindestens enige hundert Observationen, wenn es denn eine seriöse Studie werden soll. Allerdings ist ein Großteil der Daten auch in mikrofundierten Datenbanken, wie dem Sozioökonomischen Panel enthalten.

Für mich klingen deine Daten nach Krankenhaus und "es wurden ein paar Patienten befragt".
Egal was du dort für Ergebnisse erzielen willst - vergiss es! Auch einfache Korrelationen werden nichts bringen. Denn dann sind wir wieder bei der obigen Problematik.