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[Mooritz]

Hallo,
nachdem ich nach längerer Recherche nur immer verwirrter werde, hoffe ich, dass mir vielleicht jemand von euch weiterhelfen kann!

Mein Problem:
Bei einer Retrospektiven Datenanalyse mit einer ohnehin kleinen Patientenzahl (n=27) wurden Medikamentenspiegel gemessen und binär kategorisiert in Hoch/Niedrig. Als Möglichkeit, dass es zu hohen Spiegel kommt werden zwei Einflussfaktoren (ebenfalls binär) diskutiert: hier A und B. (Dabei ist die Verteilung der Einflussfaktoren bei den Patienten mit hohen Spiegeln nicht komplett gleich.)

Mittels Fischer-Exakt Test kann ich für jeden Einflussfaktor allein einen signifikanten Zusammenhang für jeden Einflussfaktor an sich nachweisen - kann mir aber nicht vorstellen, dass dies zulässig ist?

Ist die Lösung das Signifikanz Level zu korrigieren? Gibt es eine andere Testmethode die die Einflussfaktoren kombiniert?
(Falls es etwas verändert/erleichtert: ich kann auch noch die metrischen Medikamentenspiegel erheben!)

Danke im Voraus!
Liebe Grüße
Moritz

[PonderStibbons]

Ich habe offen gestanden nicht verstanden, worin nun für Dich das konkrete Problem besteht, wenn Du die beiden Fisher-Tests rechnest.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mooritz]

Danke für die rasche Antwort!

Naja wenn es kein Problem ist bin ich natürlich begeistert!

Mein Denkansatz als Laie war: Nachdem jeder Einflussfaktor die Testvariable unabhängig voneinander beeinflusst, dachte ich mir das müsste der Test auf irgendeine Weise berücksichtigen. So führt jeder Fischer-Exakt Test den gesamten Effekt auf den einen Einflussfaktor zurück, der gerade getestet wird.

Liebe Grüße
Moritz

[strukturmarionette]

Hi,

Bei einer Retrospektiven Datenanalyse

- das kann ja alles mögliche sein, so dass auch fast alles (statistisch) mögliche in Frage kommt.
- wenn du intervallskaliertes (Wie wird der 'Spiegel' gemessen? Maßeinheit?) dichotomisierst, geht grundlegende Information verloren

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Naja wenn es kein Problem ist

Das habe ich nicht gesagt. Mangels jedweder Hintergrund- und Kontextinformationen könnte ich dies auch gar nicht.

Mein Denkansatz als Laie war: Nachdem jeder Einflussfaktor die Testvariable unabhängig voneinander beeinflusst, dachte ich mir das müsste der Test auf irgendeine Weise berücksichtigen. So führt jeder Fischer-Exakt Test den gesamten Effekt auf den einen Einflussfaktor zurück, der gerade getestet wird.

Der Fisher-Test führt nichts auf irgendwas zurück. Es ist bloß ein Test zu der Frage, ob 2 binäre Variablen statistisch miteinander assoziiert sind. Unzählige Variablen sind mit unzähligen anderen Variablen statistisch assoziiert.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mooritz]

wenn du intervallskaliertes (Wie wird der 'Spiegel' gemessen? Maßeinheit?) dichotomisierst, geht grundlegende Information verloren

Die Spiegel wurden in µg/ml gemessen. Die metrischen Daten wurden allerdings nach Vorgabe meines Betreuers in Kategorien geteilt: Hoch (= > 3 µg/ml) und niedrig(= <= 3 µg/ml). Dass dabei Informationen verloren gehen ist klar ist mir aber so vorgegeben.

Der Fisher-Test führt nichts auf irgendwas zurück. Es ist bloß ein Test zu der Frage, ob 2 binäre Variablen statistisch miteinander assoziiert sind. Unzählige Variablen sind mit unzähligen anderen Variablen statistisch assoziiert.

Ok, ich denke soweit verstehe ich das, auch wenn ich es unglücklich ausgedrückt habe.


Die Frage die mir immer noch nicht klar ist:
Wenn ich die Hypothesen:
1: Faktor A beeinflusst die Wahrscheinlichkeit dass Hohe Medikamentenspiegel auftreten.
2: Faktor B beeinflusst die Wahrscheinlichkeit dass Hohe Medikamentenspiegel auftreten.

Kann ich die statistische Assoziation der Spiegel und dem Einflussfaktor A und die der Spiegel und dem Einflussfaktor B getrennt testen?

Und kann ich dann von einer signifikanten Assoziation der Spiegel mit dem Faktor A sprechen, auch wenn möglicherweise ein Großteil des Effekts, der die Assoziation verursacht, vom Einflussfaktor B ausgeht?

Liebe Grüße
Moritz

[PonderStibbons]

Wenn ich die Hypothesen:
1: Faktor A beeinflusst die Wahrscheinlichkeit dass Hohe Medikamentenspiegel auftreten.
2: Faktor B beeinflusst die Wahrscheinlichkeit dass Hohe Medikamentenspiegel auftreten.

Das ist in einem korrelativen Querschnittsdesign wie dem hier vorliegenden doch gar nicht zu prüfen.
Damit kann man allenfalls feststellen, es gibt eine Assoziation. Kausalbeziehungen können dem recht
unterschiedliche zugrundeliegen.

Kann ich die statistische Assoziation der Spiegel und dem Einflussfaktor A und die der Spiegel und dem Einflussfaktor B getrennt testen?

Je nachdem, ob Hintergrund und Fragestellung das nahelegen oder nicht. Allerdings
beschränkt n=28 die Möglichkeiten simultaner Testung schon erheblich. Ein
multiples lineares Regressionsmodel für den Medikamentenspiegel oder ein
multiples logistisches Regressionsmodell für den dichotomisierten Medikamentenspiegel
lässt sich allemal aufstellen. Nur die Signfikanztestung wird dann problematisch.

Und kann ich dann von einer signifikanten Assoziation der Spiegel mit dem Faktor A sprechen, auch wenn möglicherweise ein Großteil des Effekts, der die Assoziation verursacht, vom Einflussfaktor B ausgeht?

Ich weiß nichts von "ausgehen", das ist wie gesagt auf Basis des vorliegenden Untersuchungsdesigns
keine nachvollziehbare Formulierung. Korrelationen sind keine Kausalitäten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons