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[jtodao]

Moin Moin!

In Coronazeiten sitze ich gerade an meiner medizinischen "Doktorarbeit" und bin leider - wie die meisten Mediziner - nicht sehr bewandert in der Statistik. Ich habe eine Kohorte von 455 Probandinnen und untersuche wie sich zwei Laborparameter (Hba1c und HOMA-IR) zu anthropometrischen Daten, sowie Ernährungsparametern verhalten.
Dazu führe ich eine lineare Regressionsanalyse in XLSTAT 2020.1 durch.

Nun zu meiner Frage:
Wenn ich den Hba1c altersadjustiert mit dem HOMA-IR korreliere, erhalte ich leicht andere Ergebnisse als bei umgekehrter Herangehensweise wenn ich den HOMA-IR altersadjustiert mit dem Hba1c korreliere. Das scheint mir etwas unlogisch und ich vertraue mir selbst da nicht ganz. Ist das ein mögliches Ergebnis? A zu B müsste sich doch identisch verhalten wie B zu A oder?

n ist identisch, nicht vollständige Daten werden nicht beachtet. Beide Ergebnisse sind hochsignifikant.

Standardisierte Koeffizienten (homa):

Quelle Wert Standardfehler t Pr > |t| Untergrenze (95%) Obergrenze (95%)
alter -0,119 0,048 -2,485 0,013 -0,214 -0,025
Hba1c 0,388 0,048 8,089 <0,0001 0,294 0,483

Standardisierte Koeffizienten (Hba1c):

Quelle Wert Standardfehler t Pr > |t| Untergrenze (95%) Obergrenze (95%)
alter 0,195 0,047 4,182 <0,0001 0,103 0,287
homa 0,377 0,047 8,089 <0,0001 0,286 0,469

[strukturmarionette]

Hi,

- schwer nachzuvollziehen, was du mit XLSTAT feststellen bzw konkret berechnen willst

(Hba1c und HOMA-IR) zu anthropometrischen Daten, sowie Ernährungsparametern verhalten.

- Was spräche gegen zwei Muliple Lineare Regressionen (eine je Laborparamter als Kriterium), falls die Kriterien intervallskaliert vorliegen und nicht kategorisiert wurden?

Gruß
S.

[bele]

Hi!

A zu B müsste sich doch identisch verhalten wie B zu A oder?

Wenn es sich um eine einfache Korrelation handelte, dann ja. Die Ergebnispräsentation legt aber nahe, dass Du keine Korrelation, sondern eine lineare Regression mit zwei Prädiktoren rechnest. Unklar, ob auch noch eine additive Konstante/ein Intercept im Modell eingerechnet wurde. Die Frage solltest Du nochmal präziser formulieren: Was hast Du gerechnet und was passt Dir am Ergebnis nicht?

LG,
Bernhard

[jtodao]

Ich habe in XLStat 2020.1 in einer linearen Regressionsanalyse folgendes eingegeben:

Y= Alle Hba1c Werte
X = Alter und HOMA

Das war das Ergebnis:
Standardisierte Koeffizienten (Hba1c):

Quelle Wert Standardfehler t Pr > |t| Untergrenze (95%) Obergrenze (95%)
alter 0,195 0,047 4,182 <0,0001 0,103 0,287
homa 0,377 0,047 8,089 <0,0001 0,286 0,469

Danach:
Y= HOMA
X = Alter und Hba1c

Standardisierte Koeffizienten (homa):

Quelle Wert Standardfehler t Pr > |t| Untergrenze (95%) Obergrenze (95%)
alter -0,119 0,048 -2,485 0,013 -0,214 -0,025
Hba1c 0,388 0,048 8,089 <0,0001 0,294 0,483

Sind die Unterschiede zu erklären über das unterschiedlich stark korrelierende Alter? Oder sind die Unterschiede bei linearen Regressionsanalysen auch so möglich? Sorry, ich beherrsche das Vokabular nicht, um mein Problem genauer zu beschreiben.

[jtodao]

- Was spräche gegen zwei Muliple Lineare Regressionen (eine je Laborparamter als Kriterium), falls die Kriterien intervallskaliert vorliegen und nicht kategorisiert wurden?

Ich weiß nicht ganz, was da der Unterschied ist. So wie ich es im Post davor beschrieben habe, wurde es mir von meiner Betreuerin vorgegeben.

Meine weitern Berechnungen sind wie folgt:

Y = Laborparameter
X = Alter und z.b. BMI

und dann gehe ich durch alle meine Ernährungsdaten/anthropometrischen Daten durch. Das funktioniert auch, nur ich bin beim korrelieren der beiden Laborparameter gestolpert

[PonderStibbons]

Wenn Alter unterschiedlich stark mit Hba1c bzw. HOMA korreliert ist, müssen sich alle Ergebnisse
ändern, je nachdem, welche der beiden Größen die abhängige Variable ist. Der Koeffizient für Alter
ändert sich (im vorliegenden Fal sogar das Vorzeichen) und dadurch der Koeffizient für den anderen
Prädiktor zwangsläufig auch, weil in den beiden Modellen unterschiedlich viel Varianz durch Alter
aufgeklärt wurde und damit unerschiedlich viel Varianz durch den anderen Prädiktor aufgeklärt
werden kann.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[jtodao]

Vielen Dank für eure Hilfe und Geduld mit einem Pseudowissenschaftler wie mir