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[tateinlondon]

Hallo,

ich schreibe gerade an meiner Diplomarbeit im naturwissenschaftlichen Bereich, für mich ist Statistik (und das Programm mit dem ich arbeite - Statistica) noch relativ neu und ich fitze mich langsam rein. Bis jetzt habe ich in dem Programm nur mit nicht-normalverteilten Variablen getestet.
Jetzt habe ich aber Folgendes: ich will herausfinden, wie die Verteilung eines Blutparameters (logarithmiert/normalverteilt) einer größeren Gruppe mit der Verteilung dieses Parameters in einer Untergruppe dieser Kohorte korreliert. Der X2-Test ist ja hier nicht anwendbar, kann man dafür (zB zum Vgl. der Mittelwerte) den T-test nehmen?

Ich wäre sehr dankbar für einen Hinweis (mein Betreuer ist gerade im Urlaub)

lg Sophie

[bele]

Willst Du jetzt korrelieren oder willst Du Mittelwerte vergleichen? Sind "eine größere Gruppe" und "diese Kohorte" dasselbe?

Wenn Du die Mittelwerte eines normalverteilten Parameters in ( Gruppe minus die Untergruppe ) und desselben Parameters in der Untergruppe vergleichen willst, dann ist der t-Test ein ganz heißer Kandidat. Wenn Du etwas mehr über die Arbeit erzählst wird vielleicht klarer, ob der Mittelwertvergleich wirklich das ist, was Du suchst.

Gruß,
Bernhard

[tateinlondon]

Hallo Bernhard,

vielen Dank für deine Hilfe

Ja, die "grössere Gruppe" und "diese Kohorte" sind ein und dasselbe, vielleicht habe ich das ein wenig zu kompliziert geschrieben. Ich habe also eine Gruppe (N=620) und davon sind N=300 meine Subkohorte. Um eine Aussage über die Vergleichbarkeit beider Gruppen machen zu können, muss ich die Mediane meines Blutparameters (Cotinin - ein Abbauprodukt des Nikotins, logarithmiert) vergleichen.
Allerdings merke ich gerade, dass bei einer Normalverteilung die Mittelwerte statt der Mediane wohl sinnvoller wären...

Werde den t-Test ausprobieren und schauen, was mein Betreuer sagt. Am Ende scheint mein Problem wohl nicht so schwierig zu sein

[bele]

Hallo Sophie,

der t-Test sagt Dir, ob ein signifikanter Mittelwertunterschied der logaritmierten Cotinin-Konzentrationen besteht. Bei 320 vs 300 Leuten kann der Test aber schon bei sehr geringen Mittelwertunterschieden signifikant werden. Es macht daher wahrscheinlich Sinn, wenn Du über das Signifikanzniveau hinaus auch ein Effektstärkemaß ausrechnest, also z. B. das Verhältnis des Mittelwertes der einen Gruppe zum Mittelwert der anderen Gruppe um dann sagen zu können, "in der einen Gruppe ist der Mittelwert 2,5 Mal so groß wie in der anderen."

Gruß,
Bernhard