Hallo,
ich bin Medizin-Studentin und werte aktuell Daten für meine Doktorarbeit aus. Aktuell geht es mir zunächst darum, grob einige Daten für eine Besprechung zu analysieren. Da wir im Studium nur wenige Statistik-Kurse hatten, habe ich ein paar Anfängerfragen. Die erste Frage ist zunächst die wichtigste, daher habe ich diese mal fett markiert.
Bei meiner Studie handelt es sich um eine Therapiestudie mit einem kleinen Patientenkollektiv (n ungefähr 70). Ich habe nun zunächst viel Deskriptives ausgerechnet.
1. Aktuell ist mir nicht ganz klar, wie ich die Signifikanz von Häufigkeiten berechnen kann (bei nominalskalierten Daten). Also als Beispiel: Bei Gruppe A ist die Häufigkeit von Faktor X größer als bei Gruppe B. Und nun wüsste ich gerne, wie ich für diesen Unterschied den P-Wert ausrechnen kann.
2. Wir definieren unsere Therapie-Response über eine Skala von 1-6 (wobei 1 = "wesentlich besser", 2 = "leicht besser", und so weiter bis 6 = "extrem verschlechtert"). Erachte ich diese Skala nun als Ordinalskala oder als Intervallskala?
3. Ich habe auch einige Zusammenhänge ausgerechnet, und bin mir nicht ganz sicher, ob ich sinnvoll vorgegangen bin. Wenn ich zwei Intervallskalen verglichen habe, habe ich die Pearsson-Korrelation verwendet, bei Zusammenhängen zwischen einer Intervallskala und einer nominal skalierten Variablen habe ich Kreuztabellen + Chi2 verwendet. Ist das korrekt so?
4. Ich habe zwei verschiedene Arten von Fragebögen: Selbst- und Fremdbewertungsbögen, die allerdings unterschiedlich viele Items und entsprechend unterschiedlich viele Gesamtpunkte haben. Ich möchte gerne wissen, wie sehr die Einschätzungen übereinstimmen, und habe dafür T-Tests für gepaarte Stichproben gemacht. Da ist dann auch eine Tabelle mit Korrelationen bei rausgekommen (die jeweils durchaus starke Korrelationen angibt mit ordentlichem P-Wert). Ist das denn so auswertbar oder kann ich die Bögen so nicht miteinander vergleichen, wenn die Gesamtpunktzahlen verschieden sind?
Ich benutze PSPP, was eine Freeware-Alternative zu SPSS ist.
Vielen Dank im Voraus!
Mit freundlichen Grüßen
KH