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[Gaas]

Hallo Zusammen,

Ich habe 4 Variablen, welche ich auf Signifikanz hin untersuchen möchte. Z.B.: Rot , Gelb , Grün, Blau.

Ich möchte die Korrelation von Gelb, Grün und Blau zu Rot hin untersuchen. Da die Variable Blau allerdings die anderen Variablen beeinflussen kann, müsste ich hinsichtlich dieses Merkmals auch noch zusätzlich abschwächen.

Gibt es einen Test, der all diese Anforderungen, die ich stelle miteinander vereint? Wenn ja, welcher?

Ich selber tendiere bei geringer Fallzahl zu dem exakten Test nach Fischer, allerdings weiß ich nicht, wie ich hier die Abschwächung hinbekomme.

Gruß

[PonderStibbons]

Was ist das Thema Deiner Studie und wie lauten die konkreten Fragestellungen? Wie sieht das Erhebungsdesign aus?
Welche Variablen wurden erhoben und wie wurden sie konkret gemessen? Wie groß ist die Stichprobe?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

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Gottseidank...Kanon für 36

[Gaas]

Untersucht werden soll, ob Patienten mit bestimmten Merkmalen: LAD und LSSP. Häufiger Infarkte haben, als Patienten ohne diese Merkmale. Zusätzlich wurden für jeden Patienten noch weitere Nebenmerkmale erhoben, siehe Tabelle.

Programm: RStudio.

Stichprobengröße: 174

Was will ich wissen? Haben Patienten mit LAD und LSSP signifikant mehr Schlaganfälle, als ohne? Ich weiß, dass das Merkmal Vorhofflimmern zusätzlich Schlaganfälle begünstigt, daher muss ich hinsichtlich dieses Merkmals abschwächen.
Welchen Test bzw. welche Vorgehensweise würdet ihr mir empfehlen.

[strukturmarionette]

Hi,

- vielleicht Binomialtest auf 50:50 Verteilung

Gruß
S.

[Gaas]

Würde der Binomaltest nicht nur funktionieren für eine Hypothese mit zwei Ausprägungen? Ich habe ja hier mehrere kategoriale Variablen, die ich miteinander vergleichen möchte.

[PonderStibbons]

Haben Patienten mit LAD und LSSP signifikant mehr Schlaganfälle, als ohne?

Aufgrund der Tabelle nehme ich an, dass nicht "mehr" Schlaganfälle gemeint ist, sondern
nur Schlaganfall ja/nein, also dass die Frage lautet, ob das Risiko für einen Schlaganfall
erhöht ist.

Was mir nicht klar ist, das ist "LAD und LSSP". So wie es dasteht, wäre gemeint, dass Patienten,
die beide Merkmale aufweisen, verglichen werden mit Patienten, die keines der beiden
aufweisen, und Patienten nur mit LAD und Patienten nur mit LSSP bleiben unberücksichtigt.

Ich vermute allerdings, dass gemeint ist "LAD bzw. LSSP", wobei ich jedoch nicht erkennen
kann, ob jedes der Merkmale getrennt auf seine Beziehung zu einem Schlaganfall untersucht
werden soll oder beide gleichzeitig berücksichtigt werden sollen.

Wenn beide getrennt betrachtet werden und zugleich Vorhofflimmern berücksichtigt
wird, dann käme jeweils ein Mantel-Haenszel Test in Betracht, alternativ
jeweils eine binär-logistische Regressionen, mit den Prädiktoren LAD und Vorhofflimmern
bzw. LSSP und Vorhofflimmern.

Sollen beide gleichzeitig betrachtet werden, dann eine binär-logistische Regression mit
LAD, LSSP und Vorhofflimmern als Prädiktoren. Falls die Effekte von LAD und LSSP nicht
nur additiv sein könnten, kann noch die Wechselwirkung LAD*LSSP hineingenommen werden
in das Modell.

Der Ausdruck "signifikant" gehört übrigens nicht in eine Hypothesenformulierung.
"Signifikant" ist ein Ergebnis eines inferenzstatistischen Tests anhand der
Stichprobendaten, nicht ein Merkmal von Effekten in Grundgesamtheiten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

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Gottseidank...Kanon für 36

[Gaas]

Haben Patienten mit LAD und LSSP signifikant mehr Schlaganfälle, als ohne?

Ich vermute allerdings, dass gemeint ist "LAD bzw. LSSP", wobei ich jedoch nicht erkennen
kann, ob jedes der Merkmale getrennt auf seine Beziehung zu einem Schlaganfall untersucht
werden soll oder beide gleichzeitig berücksichtigt werden sollen.

Das stimmt, das geht aus der Tabelle nicht so hervor. Eigentlich wollte ich beide Merkmale getrennt auf ihre Beziehung zum Schlaganfall untersuchen, aber da beide häufig auch gleichzeitig vorkommen, wäre es nicht schlecht beides gleichzeizig zu berücksichtigen. Dann also eine binär-logistische Regression. Hat die relativ geringe Stichprobengröße einen abschwächenden Effekt auf diesen Test?

[PonderStibbons]

Über die erforderliche Stichprobengröße bei logistischen Regressionen gibt es viel Diskussion.
Eine traditionelle Daumenregel lautet "pro Prädiktorvariable mindestens 10 Fälle in der kleineren
outcome-Gruppe ". Demzufolge würde man bei z.B. 3 Prädiktoren mindestens 30 Infarkte (falls
das die kleinere outcome Gruppe ist) voraussetzen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

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Gottseidank...Kanon für 36