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[hdk09]

Hallo zusammen,
ich hoffe, ich bin an dieser Stelle richtig. Wenn nicht, bitte verschieben.

Zu meinem Problem:
Es handelt sich um Messwerte aus einer Interventionsstudie mit 10 Probanden. Zu Beginn gab es eine Eingangsmessung, bei der den Probanden ein Wert zwischen 12 und 40 zugeordnet wurde (hardwaretechnisch nicht anders machbar). Es ging darum, zu überprüfen inwiefern sich dieser Wert in Folge verschiedener Interventionen veränderte. Nun erreichten alle Probanden nach einer bestimmten Intervention den Maximalwert von 40 und trotzdem trat nicht die Reaktion ein, bei der normalerweise die Messung beendet werden würde. Der eigentliche Wert müsste folglich oberhalb des maximal erfassbaren Wertes liegen.
Zum Umgang mit Werten unterhalb des Erfassungsbereichs habe ich entsprechende Literatur und diverse Lösungsansätze gefunden, jedoch nichts wirklich hilfreiches für mein Problem.
Mir wurde jetzt geraten, den Maximalwert von 40 zu verwenden und den eigentlichen Effekt der Intervention somit zu unterschätzen. Dieser Ansatz erscheint mir schlüssig, jedoch muss ich diesen Ansatz auch begründen. Kennt jemand entsprechende Literatur/Studien, die dieses Thema behandelt oder hat vielleicht noch eine Idee, wo ich etwas zu diesem Thema finden kann?

Vielen Dank im voraus und schönen Gruß!

[mango]

Hallo, das kommt meines Erachtens darauf an, mit welcher Methode du die Daten analysierst. Streng genommen handelt es sich um zensierte Werte. Das kann aber nicht in jedem Modell berücksichtigt werden.

[hdk09]

Hi, danke für die prompte Antwort.
Ich hoffe, ich verstehe dich richtig. Für die Auswertung habe ich auf den Friedman Test zurückgegriffen, aufgrund folgender Annahmen:
Dependenzanalyse | Unterschiede | zentrale Tendenz / Mittelwerte |verbundene Stichproben |2 Variablen, mehr als 2 Stufen | verteilungsfrei (aufgrund besagter Messung)

[mango]

Kannst du das etwas ausführen? Was genau willst du herausfinden und wie sind diese "Annahmen" zu verstehen ("Dependenzanalyse" ist keine Annahme sondern eine Gruppe von Verfahren).

[hdk09]

Ja, natürlich. War wohl doch etwas zu verkürzt dargestellt und "Annahme" nicht die passende Bezeichnung. Ich hatte lediglich das Ergebnis eines Entscheidungsbaums kopiert.

Ich möchte wissen, ob sich die Mittelwerte der Gruppen im Anschluss an die Interventionen (insgesamt 5) signifikant unterscheiden. Da bei einem Messzeitpunkt keine Normalverteilung vorlag, habe ich als parameterfreies Verfahren den Friedman Test gewählt.

[mango]

Du willst also untersuchen, ob die verschiedenen Gruppen unterschiedlich auf eine Intervention reagieren?

[hdk09]

Ja

[mango]

Mir würde dafür keine Alternative dazu einfallen, den gemessenen Wert als wahren Wert anzunehmen.

[hdk09]

Ok, Danke. Wichtig wäre für mich einen Beleg dafür zu haben, dass dieser Ansatz anwendbar ist. Sei es in einer Publikation oder sonstiger Literatur, damit ich diese als Quelle zitieren kann. Hättest du dazu eine Idee?

[mango]

Leider nicht. Du musst eben damit rechnen, dass die Messwertdifferenz für diese Fälle unterschätzt ist. Ich würde dir raten, deine Ergebnisse am Ende noch mal kritisch daraufhin zu überprüfen. Vielleicht macht das deine Ergebnisse wenig aussagekräftig, vielleicht ist es auch kein Problem. Um wie viele Fälle bei welcher Stichprobengröße geht es denn überhaupt?