STATISTIK-FORUM.de

[Adrian Rübensaat]

Guten Abend!

Wir untersuchen derzeit die Fragestellung "Wie stark ist der Einluss von 8 UVs auf eine AV im Vergleich von zwei Gruppen (Burn-Out Patienten; Gesunde Probanden)". Alle Variablen sind intervallskaliert. Stichprobengröße ist: n1 = 81, n2 = 69. Die Fragestellung soll mit einer multiplen linearen Regression analysiert/beantwortet werden.

Folgende Schritte wurden durchgeführt:
1) Wir haben ANOVAs gerechnet, um zu erkennen, in welchen Variablen sich die Gruppen unterscheiden. Hier zeigte sich, dass sich die Gruppen in 2 von 11 Variablen nicht unterschieden, daher wurden diese aus der weiteren Berechnung ausgeschlossen. Wir haben ANOVAs statt T-Test gerechnet, da dies eine Vorgabe war.

2) Anhand der Korellationsmatrix wurde eine weitere Variable ausgeschlossen (Kollinearitätsprüfung). Somit blieben 8 Variablen übrig.

3) Danach wurde die Linearität zwischen den UVs und der AV überprüft. Hierbei stellte sich heraus, dass keine Linearität zwischen der jeweiligen UV und der AV besteht - jedenfalls nach unserer Interpretation der Grafiken nicht, Beispiel:

Gruppe 1: R² Linear = 0.044; Gruppe 2: R² Linear = 0.028; LOESS scheint ebenfalls keine Verbesserung zu sein:
http://7days.the-craftsmen.com/KeineLinearit%C3%A4t.jpg
Die anderen Variablen ähneln diesem Beispiel sehr, auch dort können wir keine Linearität erkennen.

4) Wir haben auch mit einer Clusteranalyse experimentiert, aber mit wenig Erfolg (zu hohe Anzahl an Clustern).

Somit ergibt sich für uns folgende Herausforderung:
* Die geplante multiple lineare Regression kann nun wegen der Verletzung der Voraussetzung "Linearität zwischen UV und AV muss gegeben sein"
nicht durchgeführt werden (alle anderen Voraussetzungen waren erfüllt). Wir haben die multiple lineare Regression auch gerechnet, dabei hat sich die Annahme bestätigt, dass sich kein sinnvolles Ergebnis zeigt.


Daraus ergeben sich unsere Fragen:
* Welche Alternative zur multiplen linearen Regression könnte bei dieser Fragestellung sinnvoll sein?
* Kann man in diesem Fall "Kein Ergebnis ist auch ein Ergebnis" akzeptieren? Wir vermuten, dass mit dem vorliegenden Datensatz die Fragestellung nicht beantwortet werden kann.

Wir freuen uns über jede Hilfe!

lg

[strukturmarionette]

Hi,

Wir vermuten, dass mit dem vorliegenden Datensatz die Fragestellung nicht beantwortet werden kann.

- Ja dann schreib Eure Modellhypothese doch erst einmal auf!
- Insgesamt scheint das ganze Vorgehen ziemlicher Unsinn zu sein.
- Wer 'betreut' denn sowas und gibt euch Ratschläge?

Gruß
S.

[Adrian Rübensaat]

Hi!

Ich fange mal mit den Antworten zu den letzten zwei Deiner Punkte an:
@2: Deshalb haben wir den Beitrag gepostet
@3: Ja, das ... "betreut" unter Anführungszeichen trifft es sehr gut. Ratschläge gibt das Internet, Freunde, etc. - leider aber sehr unterschiedliche. Von der Betreuung her gibt es nur wenige Vorgaben (z.B. Keine T-Tests, stattdessen ANOVAs).

@1:
Ich habe versucht, die Fragestellungen/Hypothesen und nun auch Hypothesenmodelle neu zusammen zu fassen. Da unsere letzte Statistikvorlesung vor beinahe einer Dekade war, sind wir etwas eingerostet und freuen uns über Verbesserungsvorschläge und Hinweise, welcher Teil/welche Teile davon Unsinn sind. Da ich keine Datei anhängen kann, wieder als download: http://7days.the-craftsmen.com/HypoModelle.pdf

Speziell bei den grafischen Darstellungen bin ich nicht sicher, ob ich diese sinnvoll erstellt habe.

Stand ist nun, wir haben einen Datensatz und die (abgesegneten) Fragestellungen im o.v. PDF und haben durch jede Menge "Ratschläge" schon eine Menge ausprobiert, allerdings anscheinend wenig Sinnvolles...

Schon mal noch ein Danke im voraus

[PonderStibbons]

Wir untersuchen derzeit die Fragestellung "Wie stark ist der Einluss von 8 UVs auf eine AV im Vergleich von zwei Gruppen (Burn-Out Patienten; Gesunde Probanden)".

Die Fragestellung ist nicht klar. Geht es darum, ob sich der Zusammenhang (nicht: der Einfluss; es handelt sich offenbar um eine korrelative Querschnittstudie, da sind kausale Schlussfolgerungen nur sehr begrenzt möglich) zwischen den Gruppen unterscheidet? Oder geht es darum, die Stärke des Zusammenhangs in den jeweiligen Gruppen zu bestimmen? Letzteres geht mit dem Signifikanztest-Ansatz nicht. Oder ist noch etwas anderes gemeint?

Nebenbei, was sind denn "Burn-Out Patienten"?

Alle Variablen sind intervallskaliert.

Was für Variablen sind das denn konkret, sowohl was die Prädiktoren als auch was das Kriterium betrifft? Und wieso gleich so viele 8 Prädiktoren?

1) Wir haben ANOVAs gerechnet, um zu erkennen, in welchen Variablen sich die Gruppen unterscheiden.

Hier wie bei den übrigen Schritten verstehe ich den Sinn und Zweck nicht so recht. Wird vermutlich einfacher, wenn die Fragestellung geklärt ist (s.o.).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Adrian Rübensaat]

Lieber PonderStibbons,

ich habe mich bemüht, die Fragestellungen und Variablen im PDF, das in meiner letzten Antwort in diesem Thread verlinkt ist, auszuführen - die "Angaben" im ersten Beitrag waren ja mehr als dürftig. Hier nochmal der Link: http://7days.the-craftsmen.com/HypoModelle.pdf

Ich möchte Dich bitten, Dir dieses PDF anzusehen, damit wir es als Diskussionsgrundlage nutzen können. Hypthesen 1,2,3a,3b,4a und 4b sollten nur "einfache" Zusammenhangshypothesen, die wohl mit einer Korrelation überprüfbar sind, sein. Der Casus knacksus ist Fragestellung/Hypothese 5 (Einfluss der Effektstärke), die wir mit einer multiplen linearen Regression überprüfen woll(t)en.

Danke schon mal für Deine Antwort

[PonderStibbons]

“Die Prädiktoren Befindlichkeit, Konzentration, Müdigkeit, Schlaf und Kreativität als Eigenschaft haben bei Personen mit einer Burnout-Symptomatik einen stärkeren Einfluss auf die visuelle Kreativitätsleistung als bei einer gesunden Kontrolllgruppe.”

Multiple Regression mit Gruppe, den 5 weiteren Prädiktoren (Befindlichkeit etc.) und den 5 Wechselwirkungen (Befindlichkeit x Gruppe, Konzentration x Gruppe etc.).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Adrian Rübensaat]

Danke für die Antwort Wir werden uns die Wechselwirkungen ansehen und hatten inzwischen einen Termin bei einem Professor, der unseren weiteren Plan abgesegnet hat. Sollte sich etwas Sinnvolles ergeben werden wir den Thread gerne nochmal bereichern

[PonderStibbons]

Wenn Befindlichkeit, Konzentration, Müdigkeit, Schlaf in der "Burnout"-Gruppe deutlich beeinträchtigt sind im Vergleich zu Gesunden, ergibt allerdings die Fragestellung und die Studie nicht viel Sinn, scheint mir.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons