STATISTIK-FORUM.de

[miami007]

Hallo liebe Statistik Experten,

ich habe eine Tabelle erarbeitet in der ich ein durchgeführtes Verfahren und die nachfolgenden Komplikationen bei einem Patientenkollektiv erarbeite (n=40). Hinzu kommen weitere Variablen wie Alter, Intensivaufenthlt, Aufenthalt, Begleiterkrankungen, Begleitmedikation, Blutverdünnung etc.
Die deskriptive Statistik habe ich erstellt. Nun geht es um die weitere statistische Auswertung. Insbesondere auf Zusammenhänge von Komplikationen mit anderen Variablen soll Wert gelegt werden, z.B. Korrelation von Alter, Geschlecht, Blutverdünnung, Begleitmedikation etc mit Komplikationen. Weiterhin Zusammenhänge wie "je älter, desto mehr/weniger Komplikationen" und ähnliche Fragestellungen.
Ich habe mich bereits erkundigt und folgende Methoden empfohlen bekommen:
- Chi Quadrat Test
- Pearson Korrelation
- Mann-Whitney U Test
- Univariate Analyse
- Multivariate Analyse
Könnt ihr mir weiterhelfen? Sind die Empfehlungen adäquat?

Viele Grüße
Bo

[strukturmarionette]

Hi,

Sind die Empfehlungen adäquat?

- Nee. Damit ist nix anzufangen, da allumfassend.

Gruß
S.

[miami007]

Welche Informationen werden noch benötigt, um nicht zu allumfassend zu sein?

Vg

[strukturmarionette]

Hi,

Welche Informationen werden noch benötigt, um nicht zu allumfassend zu sein?

- Jetzt verwechselst und vertauscht Du aber schlingelhaft etwas.
- Deine Frage focussierte auf die Dir empfohlenen (math -stat) Methoden.
- Und die von Dir genannten sind absolut allgemein und allumfassend und nutzen Dir konkret nix, passen aber immer.

Gruß
S.

[miami007]

Aus dieser Diskussion werde ich leider nicht schlau.
Welche Methoden sind sinnvoll bei meiner o.g. Fragestellung?

Ich habe bereits mit SPSS die Pearson Korrellation versucht. Da kommt beispielsweise heraus, dass es keine signifikante Korrelation von Komplikationen mit Alter und Geschlecht gibt. Es zeigte sich jedoch eine signifikante Korrelation zwischen Komplikationen und Intensivaufenthalt, Blutverdünnung u.a.
Führe ich nun den Chi-Quadrat Test durch, so sind jedoch in den Fällen Komplikation + Intensivaufenthalt, Blutverdünnung etc. keine signifikanten Werte abzuleiten und die Nullhypothese bleibt bestehen.
Beim Mann-Whitney U Test hingegen zeigt sich hingegen eine statistisch signifikante Vergesellschaftung von Komplikationen mit Intensivaufenthalt, Katecholamintherapie u.a.

Nun habe ich ein VErständnisproblem wie ich diese Ergebnisse zu deuten habe.
Könnt ihr mir da helfen?

Vg

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe bereits mit SPSS die Pearson Korrellation versucht. Da kommt beispielsweise heraus, dass es keine signifikante Korrelation von Komplikationen mit Alter und Geschlecht gibt. Es zeigte sich jedoch eine signifikante Korrelation zwischen Komplikationen und Intensivaufenthalt, Blutverdünnung u.a.
Führe ich nun den Chi-Quadrat Test durch, so sind jedoch in den Fällen Komplikation + Intensivaufenthalt, Blutverdünnung etc. keine signifikanten Werte abzuleiten und die Nullhypothese bleibt bestehen.
Beim Mann-Whitney U Test hingegen zeigt sich hingegen eine statistisch signifikante Vergesellschaftung von Komplikationen mit Intensivaufenthalt, Katecholamintherapie u.a.

Nun habe ich ein VErständnisproblem wie ich diese Ergebnisse zu deuten habe.

- Dann isses doch bereits fertig (statistisch)
- Die Deutung der statistischen Befunde erfolgt fachlich, konzeptionell, theoretisch, am aktuellen Forschungsstand orientiert, wobei es sich bei Dir wohl um was medizinsches handelt. Das musst du selber beschreiben.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

ich habe eine Tabelle erarbeitet in der ich ein durchgeführtes Verfahren und die nachfolgenden Komplikationen bei einem Patientenkollektiv erarbeite (n=40).

In welchem Kontext spielt sich das ab, also wofür ist das, welchem Zweck dient die Studie,
was passiert mit den Ergebnissen?

Hinzu kommen weitere Variablen wie Alter, Intensivaufenthlt, Aufenthalt, Begleiterkrankungen, Begleitmedikation, Blutverdünnung etc.

Viele Variablen bei so wenigen Patienten zu testen ist problematisch. Man muss mit vielen Zufallszusammenhängen rechnen, die in Wirklichkeit keine sind, sondern nur von den Eigentümlichkeiten der gerade vorhandenen Stichprobe abhängen.

Ich habe mich bereits erkundigt und folgende Methoden empfohlen bekommen:
- Chi Quadrat Test
- Pearson Korrelation
- Mann-Whitney U Test
- Univariate Analyse
- Multivariate Analyse
Könnt ihr mir weiterhelfen? Sind die Empfehlungen adäquat?

Die ersten 3 sind gängige Verfahren, die letzten beiden sind keine Verfahren, sondern übergeordnete Analysetrategien.
Ob adäquat, lässt sich ohne weiteres schlecht beurteilen. Chi² untersucht den Zusammenhang zwischen kategorialen Variablen, U-Test zwischen einer binären und einer ordinalen Variable, Pearson zwischen intervallskalierten Variablen. Die abhängige Variable ist nicht ausreichend beschrieben (was heißt "Komplikationen" - es ist eine aufgetreten [ja/nein]? Zahl pro Patient? ein Schweregrad-Rating?), aber dass alle Verfahren zugleich hier passen, wirkt zunächst zweifelhaft.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[miami007]

In welchem Kontext spielt sich das ab, also wofür ist das, welchem Zweck dient die Studie,
was passiert mit den Ergebnissen?

Die Untersuchung dient der Analyse von Komplikationen nach einem medizinischen Verfahren und ob Faktoren wie Alter, Geschlecht, Begleiterkrankungen etc assoziiert sind. Die Ergebnisse sind bei der Therapiewahl zu berücksichtigen.

Die ersten 3 sind gängige Verfahren, die letzten beiden sind keine Verfahren, sondern übergeordnete Analysetrategien.
Ob adäquat, lässt sich ohne weiteres schlecht beurteilen. Chi² untersucht den Zusammenhang zwischen kategorialen Variablen, U-Test zwischen einer binären und einer ordinalen Variable, Pearson zwischen intervallskalierten Variablen. Die abhängige Variable ist nicht ausreichend beschrieben (was heißt "Komplikationen" - es ist eine aufgetreten [ja/nein]? Zahl pro Patient? ein Schweregrad-Rating?), aber dass alle Verfahren zugleich hier passen, wirkt zunächst zweifelhaft.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

In der Untersuchung wird vereinfacht von Komplikationen JA/NEIN gesprochen (Also: es ist eine/keine Komplikation aufgereten). Welche Komplikationen genau auftraten wird gesondert berichtet und fließt nicht in die statistische Untersuchung ein.
Die zu testenden Variablen im Zusammenhang zu Komplikationen sind: Alter (in Jahren), Geschlecht, Dauer Eingriff (in Minuten), Blutverdünnung (Ja/Nein), Stationärer Aufenthalt (Tage), Antibiotikum (Ja/nein), Begleiterkrankungen (Anzahl), Risiko (1-4), Medikamente (Anzahl), Vor-Verfahren(ja/nein); Verletzungen (ja/nein).

So wie ich den o.g. Rat verstehe kann nicht jedes Verfahren mit allen Variablen angewandt werden?! D.h. es müsste der U-Test für gewisse Variablen gewählt werden, für andere wiederum der Chi² Test, und Pearson widerum bei anderen Variablen?

[PonderStibbons]

Die Untersuchung dient der Analyse von Komplikationen nach einem medizinischen Verfahren und ob Faktoren wie Alter, Geschlecht, Begleiterkrankungen etc assoziiert sind. Die Ergebnisse sind bei der Therapiewahl zu berücksichtigen.

Das heißt, die Ergebnisse haben unmittelbar Einfluss auf die medizinische Praxis?
Und eine ganze Menge Analysen, durchgeführt an einer kleinen Stichprobe, das
wird ohne weiteres als Basis für therapeutische Entscheidungen akzeptiert werden?
Ich kann mir das konkret schlecht vorstellen, ist das ein klinikinternes
Evaluationsprojekt oder sowas?

In der Untersuchung wird vereinfacht von Komplikationen JA/NEIN gesprochen (Also: es ist eine/keine Komplikation aufgereten).

Ich nehme an, gemeint ist "mindestens eine/keine".

Die zu testenden Variablen im Zusammenhang zu Komplikationen sind: Alter (in Jahren), Geschlecht, Dauer Eingriff (in Minuten), Blutverdünnung (Ja/Nein), Stationärer Aufenthalt (Tage), Antibiotikum (Ja/nein), Begleiterkrankungen (Anzahl), Risiko (1-4), Medikamente (Anzahl), Vor-Verfahren(ja/nein); Verletzungen (ja/nein).

11 Prädiktoren ist sehr viel angesichts der keinen Stichprobe.
Wie sollen die 11 einzelnen Resultate denn zu einer Gesamtaussage
(Therapiewahl) synthetisiert werden?

So wie ich den o.g. Rat verstehe kann nicht jedes Verfahren mit allen
Variablen angewandt werden?!

Die Auswahl hängt von den Skalenniveaus der jeweils beteiligten Variablen ab.

Mit freundlichen GRüßeb

PonderStibbons

[bele]

Hallo,

Die Untersuchung dient der Analyse von Komplikationen nach einem medizinischen Verfahren und ob Faktoren wie Alter, Geschlecht, Begleiterkrankungen etc assoziiert sind. Die Ergebnisse sind bei der Therapiewahl zu berücksichtigen.

Das heißt, die Ergebnisse haben unmittelbar Einfluss auf die medizinische Praxis?

Oh je...

Die zu testenden Variablen im Zusammenhang zu Komplikationen sind: Alter (in Jahren), Geschlecht, Dauer Eingriff (in Minuten), Blutverdünnung (Ja/Nein), Stationärer Aufenthalt (Tage), Antibiotikum (Ja/nein), Begleiterkrankungen (Anzahl), Risiko (1-4), Medikamente (Anzahl), Vor-Verfahren(ja/nein); Verletzungen (ja/nein).

11 Prädiktoren ist sehr viel angesichts der keinen Stichprobe.

Wenn man die Risikostufen 1 bis 4 dummykodiert sind es 13 und mit dem y-Achsenabschnitt immerhin 14 zu schätzende Koeffizienten im kleinsten denkbaren linearen Modell. 2,86 pro Fall.


@miami007: Jetzt mal ersthaft: Deine Fragen erwecken den Eindruck, dass Du Dich nie ernsthaft mit Statistik beschäftigt hast. Ich weiß, dass in Medizin/Pflegewissenschaften/Therapiewissenschaften/etc. häufig schlechte und oberflächliche Biomathematikkurse angeboten werden, aber, dass nicht jedes Verfahren mit allen Daten zu verwenden ist, das wird bestimmt überall berichtet.

Neben mangelnden Grundkenntnissen hast ein grundlegenderes Problem, denn Du willst die Einflüsse vieler Einflussfaktoren mit wenigen Patienten untersuchen. Das ist letztlich zum Scheitern verurteilt. Du hast zwei verschiedene Auswege: Entweder beschränkst Du Dich auf eine Beschreibung Deiner Fälle, ohne dabei den Anspruch zu erheben, dass Du die Wertung der Einflussfaktoren wirklich beurteilen kannst. Oder Du beschränkst Dich auf eine geringere Zahl von Einflussfaktoren. Nicht aufgrund der vorhandenen Daten, sondern auf Basis von medizinischem Wissen. Müssen Alter und Blutverdünnung wirklich mit berücksichtigt werden, oder sind beide schon Teil des Risiko-Scores? Müssen Anzahl von Vorerkrankungen und Anzahl der Medikamente beide berücksichtigt werden, oder sind sie einander so ähnlich, dass man sie durch eines von beiden ersetzen kann? Ob der stationäre Aufenthalt lang oder kurz ist, ergibt sich möglicherweise erst nach der Entscheidung für oder gegen das Verfahren. Muss das wirklich in die Untersuchung hinein? Die Eingriffsdauer lässt sich immer leicht erheben, aber ist der Zusammenhang im konkreten Fall wirklich so wahrscheinlich, dass das mit in die Hauptanalyse muss?

Wenn Du so oder so ähnlich die Einflussfaktoren eindampfen kannst, dann solltest Du eine multivariate anstelle von vielen univariaten Analysen rechnen. Hier böte sich die sogenannte "lineare Regression" an. Die Multivariate Untersuchung kann etwas, was viele univariate nicht können: Wenn Du unter Deinen Männern viele mit hohem Risikofaktor und unter den Frauen wenige mit hohem Risikofaktor hast, dann wird das in der multivariaten Analyse berücksichtigt, in den vielen univariaten aber nicht.

Was lineare Regressionsrechnung ist, wie man sie durchführt und was ihre Ergebnisse bedeuten und was nicht, das sprengt den Rahmen eines Forumsposts. Selbst wenn wir Dich da an die Hand nehmen und durch führen würden, hättest Du keine Antworten auf die Rückfragen bei Deiner Prüfung, Deiner mündlichen Posterpräsentation, Deinem Vortrag oder den Antworten Deiner Reviewer. Das musst Du Dir anhand einführender Bücher selbst erarbeiten. Wenn dabei Fragen entstehen, ist das Forum wieder hilfreich.

Liebe Grüße und Frohe Weihnachten,
Bernhard