STATISTIK-FORUM.de

[Antigone]

Hi @ all,

vielleicht kann mir einer von euch helfen, ggf. findet ihr die Frage sogar leicht. "Damals", im (Psychologie-)Studium hätte ich das selbst nachrechnen oder nachschauen können, heute Abend bin ich aber etwas überfordert hiermit. Und am Montag sollte ich eigentlich schon meine Fälle für die Prüfungs-Anmeldung (Psychotherapeutenprüfung) abgeben ...

Mein Problem:
Die Prä-Post-Messung einer Patientin zeigt signifikante Ergebnisse bei einem alpha von 5%. Ich vermute, dass sie teilweise aber sogar hochsignifikant sind. Es gibt folgende zugrunde liegende Daten (die Auswertung macht unser Institut, daher habe ich nicht mehr Daten, sie prüfen aber nur auf dem 5%-Niveau):

Im BDI-II (Beck-Depressions-Inventar) hat die Patientin zu Beginn einen T-Wert von 51 (PR 60), zum Ende einen T-Wert von 39 (PR 20), d.h. D liegt bei - 12.

Im SF-12 (einem Fragebogen zum allgemeinen Gesundheitszustand) erreicht die Patientin (auf einer der Skalen) zu Beginn einen T-Wert von 10, zu Therapieende von 52 (D=41)

In der SCL-K-9 (Symptomcheckliste) hat sie zu Beginn einen Psychischen Beschwerdedruck von T = 81, am Ende von T = 61 (D = -20).

Kann mir jemand sagen, ob hier etwas Hochsignifikantes dabei ist? Vom "Gefühl" her müsste dies zumindest beim SF-12 der Fall sein. Beim BDI-II wäre das auch total toll.

Ich hoffe es meldet sich jemand - vielen vielen Dank schon einmal!!
Antigone

[bele]

Wäre gut, wenn man jetzt die Testhandbücher und Angaben zur Retest-reliabilität der Fragebögen hätte.Oder wenn Dein Institut die p-Werte mitteilen würde. Warum der Unterschied bzw. das Interesse an der höheren Signifikanzgrenze?

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Anscheinend liegt hier die verbreitete Verwechslung des Ausdrucks "(inferenzstatistisch) signifikant" mit wichtig, groß, bedeutend, relevant vor. Eine inferenzstatistisch signifikante Veränderung heißt hier lediglich, dass die Nullhypothese zurückgewiesen wird, die Veränderung betrage exakt Null Komma Null Null Null.

Ob man diese Nullhypothese auf dem 5% oder dem 1% oder dem 0,1% Niveau zurückweist, hat für sich genommen lediglich die Bedeutung, dass man sich unterschiedlich sicher dabei ist, die Annahme zu verwerfen, dass gar keine Veränderung stattgefunden hat. Über die Größe und Bedeutung der Veränderung sagt es darüber hinausgehend nichts aus.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Antigone]

Hallo Bernhard,

die Testhandbücher habe ich nicht da, aber die Infos finde ich ggf. im Internet. An die p-Werte komme ich wahrscheinlich nicht.

Zwei ** würden meine Begründung bzw. Diskussion der Diagnose stützen. Das wäre dann nämlich ein schneller, auffallend großer (und sehr unwahrscheinlicher) Abfall der Depressivität etc., was eigentlich dafür spricht, dass nicht wirklich eine "schwere" Depression vorlag. Zudem sieht es in einer Falldokumentation für eine Prüfung gut aus In der Diplomarbeit war man schließlich auch happy usw. Da ist's mir in dem Fall egal, ob es wirklich mehr bedeutet oder nicht ...

Danke für die Antworten,

LG, Antigone

[Antigone]

Ich kann bisher nur das sagen:

Reliabilität BDI-II:
"Zuverlässigkeit: Die deutsche Version wurde bei zahlreichen Studien eingesetzt. Dabei wurden folgende Werte (Cronbachs Alpha) ermittelt: Depressive Patienten in Behandlung (N = 288) .93, Patienten mit primär anderen psychischen Störungen (N = 123) .92, Gesunde (N = 582) .90. Die Retest-Reliabilität wurde an einer Gemeindestichprobe (N = 86) in einem Zeitraum von 5 Monaten ermittelt. Es ergab sich ein Wert von .78."

SF-12: "Die innere Konsistenz (Cronbach`s Alpha) der Subskalen liegt zwischen r = .57 und r = .94."

SCL-K-9: Cronbach's Alpha: .87

Das hilft aber wahrscheinlich nicht viel weiter. Möglicherweise habe ich irgendwo noch Kopien der Testhandbücher, aber wahrscheinlich eher nicht (wenn, dann hätte ich mir nur einen Teil der Instruktionen o.ä. kopiert). An die p-Werte komme ich wahrscheinlich eher nicht dran, zumindest nicht innerhalb der nächsten Tage.

Dennoch danke und viele Grüße,
Antigone

[Antigone]

Hallo,

ok, wahrscheinlich kommen wir hier nicht weiter. Trotzdem danke an Bernhard für die freundliche Antwort und leider kein Dankeschön an Ponderdingsbums - du hast zwar recht, aber es müsste nicht so belehrend geschrieben werden. Zwar habe ich keine Ahnung mehr von Statistik (die ich Gott sei Dank nie mehr brauchen werde), hirnlos bin ich dennoch nicht ... Erst nachfragen (wieso ich mich interessiere), bevor ge- und beurteilt wird, ja? So ist das zumindest unter Menschen, aber Zahlen und Computer ticken ja anders, da hast du Recht, das brauchst du wahrscheinlich gar nicht (dieses doofe zwischenmenschliche Zeug). Find ich aber nicht ok, als "Moderator" so zu antworten, denn das ist alles andere als das, wofür ein Moderator per definitionem zuständig ist!

Grüße

[bele]

Hallo Antigone,

ich finde auch oft, der Ton im Forum könnte freundlicher sein. Deine Kritik an PonderStibbons kann ich dagegen nicht nachvollziehen. Er hat Dich auf einen häufig gemachten Denkfehler hingewiesen und Du gibst ja selbst zu, dass Du an der validen Diskussion (innerhalb der nächsten Tage) nicht interessiert bist. Er ist es halt.
Was die Retest-Reliabilität angeht: Wenn man weiß, wie groß die Standardabweichung von Wiederholungsmessungen ist, dann kann man Konfidenzintervalle um einen einmaligen Messwert erstellen und dann auch sagen, ob eine zweite Messung in diese Konfidenzintervalle passt ("kritischer Wert").
Beispiel 1: http://www.dgpp.de/cms/media/download_g ... eisung.pdf (auf Seite 3)
Beispiel 2: http://www.egms.de/static/de/meetings/d ... pp34.shtml
Diese Daten bräuchte man, um Deinen Werten eine Signifikanz zuzuweisen. Die Korrelationskoeffizienten helfen da (AFAIK) leider nicht.

LG,
Bernhard