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[Huhu2]

Hi ich schreibe zurzeit an meiner Masterarbeit und analysiere den Zusammenhang zwischen Risikovariablen, die metrisch skalliert sind und der Erkankungsvariable (kategorial- ja oder nein). Meine Stichprobengröße ist leider gesamt 54, jeweils 22 in den einzelnen Gruppen.
Die logistische Regression habe ich durchgeführt aufgrund der zu niedrigen Stichprobengröße, leider keine Aussagekräftigen Output erhalten (Es wird hier mind. eine Stichprobengröße von 25 in den einzelnen Gruppen empfohlen. Nun habe ich als Alternative den Mann Whitney durchgeführt der ist aber leider für Unterschiedsanalyse.

Kennt jemand eine Alternative für Zusammenhangsanalyse zwischen metrischen und kategorial Skalierten Variablen?

Ich danke vielmals

[PonderStibbons]

Worin soll der fundamentale Unterschied zwischen Zusammenhangsanalyse und Unterschiedanalyse bestehen?
Wenn sich Kranke von Gesunden hinsichtlich des Alters unterscheiden, dann gibt es einen Zusammenhang
zwischen der Variable Erkrankungstatus und Alter.

U-Test ist übringens ein Test für Rangdaten (ordinales Skalenniveau).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

was sind bei Deiner logistischen Regression UVs und AV?
54 / 2 = ?

Gruß
S.

[Huhu2]

Hi,
danke erstmal für die schnelle Antwort.
@ strukturmarionette: meine AV ist Krankheitsstaus (ja oder nein). UV hab ich einmal Fernsehkonsum in Minuten; Bücherlesen in Minuten > das ist eine Hypothese beziehungsweise eine Fragestellung. Dann hab ich noch Verhaltensauffälligkeiten gemessen durch ein Fragebogen, da hab ich auch metrische Variablen. Und ja ich habe theoretisch in den jeweilligen Gruppen 22 Probanden, aber durch die Missings werden es 17 Probanden. Und letzendlich hab ich jetzt die logistische Regression verworfen, weil ich nur die Ergebnisse unter vorbehalt interpretieren kann.
@ PonderStibbons:
1. Hyothese: Ich habe hier U-Test genommen für die Mittelwertsvergleiche. Ja theoretisch macht es auch für mich Sinn, weil wie du sagst es kommt auf das gleiche hinaus. Aber meine Fragestellung ist so formuliert, dass ich sage Es besteht ein Zusammenhang zwischen hohem Fernsehkonsum und der Entstehung von Sprachentwicklungsstörung (Krankheitsstatus). Deshalb dachte ich, fragt man sich da nicht sie will den Zusammenhangtesten aber warum verwendet sie da den U-test.
2. Hypothese: Ich habe eine Kreuztabellen Rechnung der Zusammenhang der metrisch skalierten unabhängigen Variablen (CBCL Subskalen) und der dichotomen abhängigen Variablen (Sprechbefund) und mit Chi2 geprüft ob statistisch signifikante Zusammenhänge zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variable bestehen.

Ich weiß halt nicht soll ich das so lassen mit den verwendeten Methoden, hab auch sehr schöne Ergebnisse, oder wenn es die Möglichkeit gibt, kann ich da einen andere Verfahren benutzen ähnlich wie logistische Regression aber mit besseren Voraussetzungen wegen der Stichprobengröße.

Eine zusätzliche Frage, ich kann ja auch gucken ob zwischen Fernsehkonsum und Bücherlesen eine abgängikeit gibt, also Hypothese wäre hier, die mehr Fernsehen lesen weniger! Mach ich am Besten mir Bivariatekorrelation oder?
Tausend Dank nochmal, einfach zu unsicher was Statistik angeht.

LG
M.

[PonderStibbons]

@ PonderStibbons:
1. Hyothese: Ich habe hier U-Test genommen für die Mittelwertsvergleiche.

Der U-Test (bzw. Wilcoxon-Rangsummentest) vergleicht keine Mittelwerte.
Es ist ein Verfahren für Rangdaten. Auf diesem Skalenniveau gibt es keine
Mittelwerte.

meine Fragestellung ist so formuliert, dass ich sage Es besteht ein Zusammenhang zwischen hohem Fernsehkonsum und der Entstehung von Sprachentwicklungsstörung (Krankheitsstatus). Deshalb dachte ich, fragt man sich da nicht sie will den Zusammenhangtesten aber warum verwendet sie da den U-test.

Ich weiß nicht wer "man" ist, aber wenn jemand nicht versteht, dass ein Zusammenhang zwischen einer
binären und einer ordinalen oder intervallskalierten Variable sich darin zeigt, dass in der einen
Gruppe die Werte höher sind als in der anderen, dann wäre das überraschend.

2. Hypothese: Ich habe eine Kreuztabellen Rechnung der Zusammenhang der metrisch skalierten unabhängigen Variablen (CBCL Subskalen) und der dichotomen abhängigen Variablen (Sprechbefund) und mit Chi2 geprüft ob statistisch signifikante Zusammenhänge zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variable bestehen.

Der Chi²-Test ist für 2 kategoriale Merkmale. Ihn für intervallskalierte Merkmale
zu verwenden, ist unsinnig. Du kannst doch ohne weiteres einen t-Test für
unabhängige Gruppen verwenden, bzw. den t-Test mit Welch-Korrektur.
Was wir Menschen als abhängig und unabhängig deklarieren, ist dem
statistischen Test dabei dann völlig egal.

hab auch sehr schöne Ergebnisse,

Das würde ich offen gestanden wundern, aber ich weiß auch nicht so recht,
was damit gemeint ist. Bei einem tatsächlich intervallskalierten Merkmal müsste die
eine der beteiligten Variaben unzählige "Kategorien" im Chi² Test aufweisen.

Hypothese wäre hier, die mehr Fernsehen lesen weniger! Mach ich am Besten mir Bivariatekorrelation oder?

Je nach Skalenniveau der beteiligten Variablen Pearsons r oder Spearmans rho.

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons