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[LangeMa]

Hallo,
für meine Masterarbeit möchte ich folge Fragestellung lösen: Ich habe eine Gruppe von 70 Patienten, die an einer Krankheit leiden, diese ist in Schweregrade 1-4 eingeteilt. Ich möchte nun wissen, inwieweit Patienten, die älter (Lebenszeit in Jahren) sind und/oder länger im Pflegeheim (Verweildauer in Jahren) wohnen eher an den schwerere Formen der Erkrankung leiden.
Dazu, meinte mein Betreuer, soll ich eine ordinale Regression rechnen. Müsste die abhängige Variable nicht die ordinal skalierte Krankheit sein und der Faktor die Lebens- bzw. Heimzeit?
Spss gibt dabei aber diese Fehlermeldung aus: "Es gibt 195 (73,9%) Zellen (also Niveaus der abhängigen Variablen über Kombinationen von Werten der Einflußvariablen) mit Null-Häufigkeiten.Es wurden unerwartete Singularitäten in der Fisher-Informationsmatrix gefunden. Möglicherweise liegt eine quasi-vollständige Trennung der Daten vor. Einige Parameter werden sich Unendlich nähern.Die PLUM-Prozedur wird trotz der obigen Warnung(en) fortgesetzt. Die anschließend angezeigten Ergebnisse basieren auf der letzten Iteration. Die Zulässigkeit der Anpassungsgüte des Modells ist unsicher."
Wenn ich Faktor und abhängige Variable vertauche wird der p-Wert signifikant. Kann ich das tun?
Wo liegt der Fehler?
Vielen Dank im voraus!

[bele]

Hallo LangeMa,

wenn Du nur den Zusammenhang zwischen Lebensalter und Krankheitsschwere oder nur den zwischen Verweildauer und Krankheitsschwere untersuchen willst, dann brauchst Du keine logistische Regression. Dann tut es auch eine Korrelationsanalyse (z. B. Spearman-Korrelation). Das interessante an der logistischen Regression ist doch, dass Du Lebensalter und Verweildauer gleichzeitig als unabhängige Variablen ins Modell einbringen kannst. Sobald Du das machst, kannst Du abhängige und unabhängige nicht mehr einfach gegeneinander austauschen.
Kannst Du diesbezüglich nochmal genauer beschreiben, wie Du das rechnest bzw. was Du da vertauschst? Besteht das Problem überhaupt noch, wenn Du beide Prädiktoren gleichzeitig ins Modell bringst?

LG,
Bernhard

[LangeMa]

Hallo Berhnhard,
vielen Dank für die schnelle Antwort. Du hast recht, nur, dass eine Spearman-Korelation keine signifikanten Ergebnisse liefert, aber so ist meine Datenlage dann vielleicht einfach. Ja, wenn ich den Schweregrad der Erkrankung als abhängige Variable einsetzte, die Verweildauer als Faktor und das Alter als Kovariate erhalte ich die selbe Fehlermeldung. Setzte ich Verweildauer als abhängige Variable, Schweregrad als Faktor und Alter als Kofaktor erhalte ich einen signifikanten p-Wert und auch nur diese Fehlermeldung: Es gibt 4745 (98,5%) Zellen (also Niveaus der abhängigen Variablen über Kombinationen von Werten der Einflußvariablen) mit Null-Häufigkeiten.
LG,
Marie

[strukturmarionette]

Hi,

die an einer Krankheit leiden, diese ist in Schweregrade 1-4 eingeteilt.

- wenn als Grundlage für die Kategorisierung intervallskalierte Messungen vorliegen, könnten besser diese als AV genutzt werden.
- alternativ könntest du auch die BootStrap Procedur von SPSS nutzen.

Gruß
S.