STATISTIK-FORUM.de

[plp6]

Guten Tag zusammen,

ich bin gerade an meiner BA und untersuche Trainingsunterschiede empirisch. Dabei habe ich mittels eines Fragebogens Daten von 37 Probanden erhoben. 19 Probanden sind in der Versuchsgruppe und 18 Probanden in der Kontrollgruppe. Der Fragebogen (14 Fragen) befasste sich mit dem erreichen der Kniefunktion nach einer Reha. Dabei wurde vor der Fragebogen vor der Reha sugefüllt und nach der REha nochmal ausgefüllt, um die Unterschiede sichtbar zu machen. Antwortmöglichkeiten gingen von 5-0 (5=sehr gut - 0=schlecht). Die Punkte wurden in einem Score zusammengerechnet (insgesamt mögliche Punktzahl: 70)

Nun meine Frage: Werte ich die Ergebnisse mit dem genannten t-Test aus? Meine Daten sind intervallskaliert.

Ich habe also die erhaltenen Scores aufgelistet sowohl von der Versuchsgruppe, als auch von der Kontrollgruppe.

Versuchsgruppe (MZP=Messzeitpunkt)
1. MZP | 2. MZP
30 | 50
45| 70
24| 60
...

Kontrollgruppe (MZP=Messzeitpunkt)
1. MZP | 2. MZP
20 | 40
50| 60
37 | 50
...

Ich habe nun von beiden die Signifikanz berechnet (Niveau 0,05) und herausgefunden, dass beide Unterschiede signifikanz sind. Aber wie sehe ich jetzt ob der Unterschied von der Versuchs zur KOntrollgruppe auch signifikant ist?

VIelen Dank und GRüße

Philipp

[strukturmarionette]

Hi,

Nun meine Frage: Werte ich die Ergebnisse mit dem genannten t-Test aus?

- kommt darauf an, wie? (Kopfrechnen oder Rechenschieber?)
- Wahrsch ist das statistische Vefahren aber ungeeigent wegen des skizzierten Untersuchungsdesigns

Gruß
S.

[plp6]

Habe meinen Beitrag nochmal überarbeitet, hoffe es ist etwas verständlicher.
Welches statistische Verfahren käme sonst in Frage? bin ansonsten total überfragt, weil alle Verfahren die ich noch kenne nicht passen...

Grüße

[bele]

Wenn ich das richtig deute, dann hast Du in beiden Gruppen eine Verbesserung während der Reha nachgewiesen und willst Du wissen, ob die Verbesserung in beiden Gruppen unterschiedlich ausfällt. Dazu kannst Du in beiden Gruppen die Verbesserung ausrechnen (vorher minus nachher) und dann mit einem t-Test für unverbundene Stichproben (oder angesichts überschaubarer Patientenzahlen vielleicht lieber mit einem Rangsummentest) nach einem signifikanten Unterschied der Verbesserung testen.
Vielleicht habe ich Dich aber auch falsch verstanden.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Relevant wäre, ob die Zuordnung zu den Gruppen randomisert erfolgte und wie sehr sich die Baseline-Werte unterschieden.

Mit Vorbehalt also, Du könntest eine Varianzanalyse für Messwiederholungen rechnen mit dem Messwiederholungsfaktor "Messzeitpunkt" und dem Gruppierungsfaktor "Gruppe". Die Wechselwirkung Gruppe x Messzeitpunkt zeigt, ob die Veränderung von t1 zu t2 zwischen den Gruppen unterschiedlich stark war.

Alternativ einfach die 37 intra-individuellen Differenzen berechnen und dies als abhängige Varable verwenden (t-Test).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[plp6]

Wenn ich das richtig deute, dann hast Du in beiden Gruppen eine Verbesserung während der Reha nachgewiesen und willst Du wissen, ob die Verbesserung in beiden Gruppen unterschiedlich ausfällt. Dazu kannst Du in beiden Gruppen die Verbesserung ausrechnen (vorher minus nachher) und dann mit einem t-Test für unverbundene Stichproben (oder angesichts überschaubarer Patientenzahlen vielleicht lieber mit einem Rangsummentest) nach einem signifikanten Unterschied der Verbesserung testen.
Vielleicht habe ich Dich aber auch falsch verstanden.

LG,
Bernhard

Genau das meine ich. Dann müsste ich also einen Test für unverbundene Stichproben durchführen (haben ja nichts miteinander zu tun), aber das geht doch nur mit ordinalskalierten Daten, oder täusche ich mich da? Ist der Rangsummentest bei geringeren Probenandenzalhen geeignet um die Vergleichbarkeit zu gewährleisten? Gibt es da Festlegungen ab wann t-test und ab wann Rangsummentest benutzt werden sollten?

Also die Differenz beider Messzeitpunkte der Versuchsgruppe mit der Differenz beider Messzeitpunkte mit der Kontrollgruppe vergleichen und auf Signifikanz überprüfen, wenn ich das jetzt richtig verstandne habe. Aber wieso vorher-nachher und nicht nachher-vorher? Sonst bekomme ich ja nur negative Werte, oder macht das nichts?

Relevant wäre, ob die Zuordnung zu den Gruppen randomisert erfolgte und wie sehr sich die Baseline-Werte unterschieden.

Mit Vorbehalt also, Du könntest eine Varianzanalyse für Messwiederholungen rechnen mit dem Messwiederholungsfaktor "Messzeitpunkt" und dem Gruppierungsfaktor "Gruppe". Die Wechselwirkung Gruppe x Messzeitpunkt zeigt, ob die Veränderung von t1 zu t2 zwischen den Gruppen unterschiedlich stark war.

Alternativ einfach die 37 intra-individuellen Differenzen berechnen und dies als abhängige Varable verwenden (t-Test).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Die Zuordnung erfolgte randomisiert! WIe sehr sich die Baseline Werte unterscheiden könnte ich ja auch wieder mit einem Vergleichtest rausfinden, ist das wichtig für die Berechnung?

Aber dein "Alternativvorschlag" ähnelt meines Verständnis nach deinem Vorredner, dann wäre ich mit dem abhängigen Test wie oben schon erwähnt falsch, weil die ja nichts miteinander zu tun haben.

Vielen Dank für eure Mühen und Hilfen

Grüße

Philipp

[PonderStibbons]

Die Zuordnung erfolgte randomisiert! WIe sehr sich die Baseline Werte unterscheiden könnte ich ja auch wieder mit einem Vergleichtest rausfinden,

Ob die Baseline-Werte sich unterscheiden, diese erfordert doch keinen Test, das zeigt die Deskriptivstatstik.
Und bei randmisierter Zuweisung ist ein Signifikanztest sogar noch unsinniger, weil ein signifikantes Ergebnis völlig sicher ein falsch-positives Ergebnis sein muss.

ist das wichtig für die Berechnung?

Für die Interpretation. Oder wären Ausgangslevel und Zuwächse völlig unabhängig voneinender?

Mit freundlichen Grüßen

PnderStibbons

[bele]

Genau das meine ich. Dann müsste ich also einen Test für unverbundene Stichproben durchführen (haben ja nichts miteinander zu tun), aber das geht doch nur mit ordinalskalierten Daten, oder täusche ich mich da?

Ob etwas größer als das andere ist, kann man nur mit ordinalskalierten Daten sagen. Das stimmt. Den Rest verstehe ich nicht. Du schreibst, dass Du intervallskalierte Daten hast - die erfüllen doch alle Kriterien...?

Gibt es da Festlegungen ab wann t-test und ab wann Rangsummentest benutzt werden sollten?

Meines Wissens keine eindeutigen, aber ich glaube, PonderStibbons zitiert gerne n = 30.

Aber wieso vorher-nachher und nicht nachher-vorher? Sonst bekomme ich ja nur negative Werte, oder macht das nichts?

Mit dem Problem lasse ich Dich jetzt mal allein - soviel selbst denken, ist in der Mathematik ok.

Aber dein "Alternativvorschlag" ähnelt meines Verständnis nach deinem Vorredner, dann wäre ich mit dem abhängigen Test wie oben schon erwähnt falsch, weil die ja nichts miteinander zu tun haben.

Ja.

LG,
Bernhard