STATISTIK-FORUM.de

[garryman90]

Werte Forumsmitglieder,

ich benötige Hilfe bei der Wahl und Anwendung der statistischen Tests für mein Eingruppen-Pretest-Posttest-Design.
Die Voraussetzungen sind wie folgt:

Thema: Auswirkung einer Gesundheitskompetenzschulung auf Patientenkompetenz und Wohlbefinden bei Patienten mit Bewegungseinschränkungen.
Fragestellung: Kann die Intervention die Gesundheitskompetenz von Patienten und ihr Wohlbefinden signifikant verbessern?
Limitierung: Keine Kontrollgruppe möglich, keine Zufallsstichprobe gegeben.
Fallzahl: 300
Auswertungsprogramm: SPSS v26
Messzeitpunkte: 1x Pretest, 4 x Posttest (direkt danach/3/6/9 Monate)
Teilnehmende: Nur diejenigen evaluiert, die zu allen Testzeitpunkten geantwortet haben.
Messinstrumente: Mittelwerte aus standardisierten Likert-Skalen (Patientenkompetenz, Wohlbefinden). Beide sind metrisch, normalverteilt.
Variablen: Alter (intervallskaliert und ordinal gruppiert vorhanden), Bildung (hoch/mittel/gering), Vereinsmitglied (dichotom), in ärztlicher Behandlung (dichotom).

Bisherige Resultate und Methoden:

t-test für gepaarte Stichproben ergeben:
- Verbesserung der Mittelwerte (sowie der errechneten Effektstärken für cohens d) für Gesundheitskompetenz, signifikant und gleich stark zu allen 3 Testzeitpunkten (t-test wurden für je pretest-direkt danach, pretest-3 Monate, pretest-6 Monate, pretest-9 Mnate durchgeführt).
- Keine Verbesserung der Mittelwerte und Effektstärken für Wohlbefinden nach 6 und 9 Monaten, aber kleiner Effekt (d=0,35) für direkt danach und 3 Monate.
- Gefiltert nach Gruppierungen, erneut durch gepaarte t-test geprüft, ergibt folgendes: Die Altersgruppen der jüngeren Teilnehmer weisen höhere Effekte in beiden Skalen auf. Höhere Bildung, Vereinsmitgliedschaft und ärztliche Behandlung zeigen ähnliche Effekte für Gesundheitskompetenz auf, aber unterscheiden sich bei Wohlbefinden --> Der Effekt der Intervention auf die Patienten unterscheidet sich für Vereinsmitgliedschaft (ja=0.6, nein=0.3) und ärztliche Behandlung (ja=0.5, nein=0.2) nach 9 Monaten stark. Im Diagramm sieht man: Ähnlicher Effekt beider dichotomen Ausprägungen zum Messzeitpunkt direkt nach der Intervention, aber die Teilnehmer, die in einem Verein sind bzw. in ärztlicher Behandlung sind, erhalten ihren Effekt deutlich stärker, während die anderen abfallen. Dies unterscheidet sich zur Gesundheitskompetenz, hier bleibt der Effekt der Teilnehmer erhalten.

Meine Vermutung: Vereinsmitgliedschaft und ärztliche Behandlung unterstützen bei Patienten mit Bewegungseinschränkungen den Erhalt der Wohlbefinden-Steigerung durch die Intervention (Dies würde sich anhand von Literatur auch begründen lassen, mir fehlen die statistischen Beweise hier).
Mein Ziel: Ich möchte dies statistisch untersuchen. Ich will die Mittelwertunterschiede der abhängigen Variable "Wohlbefinden" auf 4 unabhängige Variablen (Alter, Bildung, Vereinsmitgliedschaft, ärztliche Behandlung) testen, um festzustellen, ob eine oder mehrere dieser Variablen einen signifikanten Einfluss auf den Erhalt des Wohlbefindens über Zeit haben.
Überlegung: Hier komme ich an meine Laien-Grenzen, also die Bitte um Hilfe: Clusteranalyse, Anova, Ancova, Lineare Regression? Ich brauche eine geeignete Methode, um meine Überlegung zu überprüfen. Ich würde den Einfluss der 3 Variablen Bildung, Verein, Arzt zudem gerne auf Alter kontrollieren. Eine Clusteranalyse hat hierbei nämlich spontan keine signifikanten Ergebnisse geliefert.
Meine Verständnisprobleme: Ich verstehe, dass Ancova für eine Kovariate kontrolliert. Das möchte ich auch. Mit Alter. In den Wissenschaftstexten wird hier stets der Pretest als Kontrollvariable genommen, da Unterschiede der Pretestgruppen ausgeschlossen werden sollen. Gehen wir davon aus, dass ich die Voraussetzungen erfülle (Varianzhomogenität, Normalverteilung Residuen), wie lautet die Vorgehensweise in SPSS? Derzeit mache ich es wie folgt:

Allgemeines lineares Modell, Messwiederholung --> Innersubjektfaktor = Mittelwerte aus den 4 Posttestzeitpunkten (4 Faktoren) --> Zwischensubjektfaktoren = Bildung, Verein, Arzt --> Kovariate = Alter (intervallskaliert).
Ergebnis: Kein einziges signifikantes Ergebnis beim Test für Innersubjekteffekte, Innersubjektkontraste und Zwischesubjekteffekte.
Verständnisprobleme: Pretest wird hier überhaupt nicht beachtet. Soll/darf ich Pretest als fünften Innersubjektfaktor mit reinnehmen?
Folgeidee: Clusteranalyse. Es gäbe noch ein paar mehr demographische Daten (der Einfachheit halber gekürzt). Ich frage mich, ob es einen Cluster mit unabhängigen Variablen gibt, die zusammen einen signifikanten Einfluss auf den Erhalt des Wohlbefindens haben.

Hinweise auf Fehler, Ideen und Anmerkungen würde ich sehr schätzen.

Vielen Dank
Garry

[PonderStibbons]

Kein einziges signifikantes Ergebnis beim Test für Innersubjekteffekte, Innersubjektkontraste und Zwischesubjekteffekte.

Für Deine Hypothese ist die Wechselwirkung ("ist die Veränderung im Zeitverlauf für Menschen mit und ohne Verein unterschiedlich") relevant, nicht die Haupteffekte

Verständnisprobleme: Pretest wird hier überhaupt nicht beachtet. Soll/darf ich Pretest als fünften Innersubjektfaktor mit reinnehmen?

Deine Hypothese befasst sich mit dem Erhalt des Niveaus nach Training, nicht
mitr dem Zuwachs zwischen vorher und nachher.

Clusteranalyse.

Verstehe ich nicht. Warum, wozu?

Mit freundlichen Grüßen

ponderStibbons

[bele]

Folgeidee: Clusteranalyse. Es gäbe noch ein paar mehr demographische Daten (der Einfachheit halber gekürzt). Ich frage mich, ob es einen Cluster mit unabhängigen Variablen gibt, die zusammen einen signifikanten Einfluss auf den Erhalt des Wohlbefindens haben.

Ich glaube, Deine selbsterdachte "Clusteranalyse nach Einfluss auf die Zielvariable" findest Du unter den Suchbegriffen "Hauptkomponentenanalyse (PCA)" und/oder "explorative Faktorenanalyse (EFA)".

LG,
Bernhard

[garryman90]

Danke erst mal dafür, ich informiere mich danach. Womöglich liege ich mit Clusteranalyse falsch.

Übrigens habe ich hier gerade einen langen Text als Antwort verfasst, der scheint nirgends gepostet zu sein. Ich warte nochmal ab, ob er auftaucht, ansonsten antworte ich PonderStibbons erneut.

[bele]

Bei mir taucht er nicht auf. Ich hatte in der Vergangenheit unerklärte Schwierigkeiten beim Absenden von Posts, anscheinend vor allem, wenn diese Links enthielten. Vielleicht ein ähnliches Phänomen bei Dir?

LG,
Bernhard

[garryman90]

Ich hatte zwar keinen Link hinzugefügt, aber dennoch möglich. Ich werde morgen nochmal ausführlich antworten und schaue mir jetzt erst mal an, ob ich die beiden Kommentare korrekt interpretieren und nachlesen kann.

Vielen Dank und bis morgen
Garry

[garryman90]

Anscheinend ist mein langer Text nicht wieder aufgetaucht. Ich versuche es nochmal:

Für Deine Hypothese ist die Wechselwirkung ("ist die Veränderung im Zeitverlauf für Menschen mit und ohne Verein unterschiedlich") relevant, nicht die Haupteffekte

Ich ging davon aus, dass diese Wechselwirkung sich anhand der Innersubjekteffekte interpretieren lässt. Ich habe gestern recherchiert, da ich erstmals mit diesem Thema Kontakt habe, es soll ein Bonus sein. Hier habe ich das entnommen: http://quantitative-methoden.de/Dateien ... gen_A3.pdf -> Seite 11 - Innersubjekteffekte.

Ich möchte noch einmal ganz kurz erläutern, warum ich so vorgehe, was auch

Deine Hypothese befasst sich mit dem Erhalt des Niveaus nach Training, nicht
mitr dem Zuwachs zwischen vorher und nachher.

mit einbezieht: Meine primäre Forschungsaufgabe bestand in der Beobachtung der Langzeiteffekte der Intervention, inklusive Pretest. Deskriptiv habe ich diese Aufgabe durch gepaarte t-tests und Effektstärken erreicht, dafür hat mein Wissen auch ausgereicht. Damit ist Fragestellung, Methode und Ergebnisse auch erledigt.

Für die Diskussion will ich aber gerne ein paar Interpretationen mit einfließen lassen. In meinem Primärergebnis würde dies wie folgt lauten: "Der Interventionseffekt ist zu Posttestmessung am höchsten und fällt über Zeit bis zu d=Effektstärke ab. Unterscheidet man die Teilnehmer nach Vereinsmitgliedschaft (und anderen), zeigen sich folgende Unterschiede [...]." Und jetzt kommt der Bonus: "[...]Aus diesem Grund wurde eine [statistisches Verfahren, das ich offensichtlich nicht richtig erkenne / anwende] durchgeführt. Es bestätigt sich, das Vereinsmitgliedschaft (keinen) signifikanten Einfluss auf den Effekt der Intervention hat. Vereinsmitglieder profitieren stärker von der Intervention."

Das ist das Ziel. Das ist alles, was ich machen will. Ich will herausfinden, ob unter meinen erhobenen demografischen und anderen Daten Indikatoren dabei sind, die den Interventionserfolg beeinflussen können. Mit dem Ziel, in der Implikation am Schluss, Zielgruppen für die Intervention vorschlagen zu können. Genau daher rührt auch meine Idee, eine Clusteranalyse zu machen. Um festzustellen, ob es einen Cluster von Merkmalen gibt, der für die Realität eine Gruppe darstellt, denen man die Intervention bevorzugt vorschlagen sollte (z.B. Vereinsmitglieder mit Bewegungseinschränkungen, die zwischen 18-40 Jahre alt sind).

"Hauptkomponentenanalyse (PCA)" und/oder "explorative Faktorenanalyse (EFA)".

Offensichtlich finde ich die Lösung meines Vorhabens in diesen Vorgehensweisen. Ich habe mir Dinge dazu durchgelesen, aber verstehe noch nicht genug davon. Sollte ich mich hier weiter einlesen, oder ist das auch ein Holzweg?

Vielen Dank für die Unterstützung
Garry

[bele]

Hallo Garry,

"Hauptkomponentenanalyse (PCA)" und/oder "explorative Faktorenanalyse (EFA)".

Offensichtlich finde ich die Lösung meines Vorhabens in diesen Vorgehensweisen. Ich habe mir Dinge dazu durchgelesen, aber verstehe noch nicht genug davon. Sollte ich mich hier weiter einlesen, oder ist das auch ein Holzweg?

Nein, mit der aktuellen Beschreibung muss ich sagen, dass ich Dich vorher falsch verstanden hatte und ziehe diese beiden Vorschläge zurück. Ein lineares Modell, sei es als ANCOVA oder als lineare Regressionsrechnung erscheint mir als der richtige Weg, wobei ich noch nicht ganz verstanden habe, was bei Deiner obigen Beschreibung eines linearen Modells die abhängige Variable war. Jeweils die Differenz zwischen Ausgangswert (==Pretest?) und Wert zum jeweiligen Zeitpunkt oder nur der Wert zum jeweiligen Nachbeobachtungszeitpunkt.

Wenn PonderStibbons "Wechselwirkung" schreibt, meint er wahrscheinlich Interaktionsterme, also sowas, wo zwei Prädiktoren miteinander multipliziert werden.

LG,
Bernhard

[garryman90]

Vielen Dank nochmal, ich tue mich arbeitsbedingt schwer, hier schnell zu antworten, weiß es aber sehr zu schätzen. Meine abhängige Variable ist jeweils nur der Posttest-Wert zu den 4 Messzeitpunkten.

Dürfte ich evtl. ein bis zwei gekürzte SPSS-Ausgaben hier die folgenden Tage inkl. der Syntaxe (oder der Info, wie sie enstanden sind) posten? Ich halte das für meine Fragen einfacher. Ich muss aber erst einmal dazu kommen, die Arbeit erfordert derzeit etwas viel Zeit. Nochmal eine Folgefrage: Ich ging bisher davon aus, dass sich eine ANCOVA vor Allem dafür eignet, Unterschiede zwischen Pretest-Gruppen zu betrachten. Ich habe keine Kontrollgruppe. Ich neige daher zum linearen Regressionsmodell mit Messwiederholung. Hier soll es meiner Recherche nach wichtig sein, dass die Zeitpunkte stets miteinander korrelieren. Das sollte zweifelsfrei gegeben sein.

Eine Kontrollvariable werde ich nicht mit hineinnehmen, wenngleich bisher immer herauskam, dass auf "Alter" kontrollieren keine signifikanten Ergebnisse der anderen unabhängigen Variablen.

Vielen Dank
Garry

[bele]

Meine abhängige Variable ist jeweils nur der Posttest-Wert zu den 4 Messzeitpunkten.

Mir erscheint es sehr viel sinnvoller, anstelle der Posttestwerte jeweils die Differenz aus Prätest und dem jeweiligen Posttest einzusetzen. Die gibt doch an, wieviel Verbesserung erreicht ist und Du willst doch vorhersagen, was zu Verbesserung führt.

Dürfte ich evtl. ein bis zwei gekürzte SPSS-Ausgaben hier die folgenden Tage inkl. der Syntaxe

Ich kann mit SPSS nichts anfangen, glaube aber, dass die beiden anderen, die hier häufiger antworten, beides lesen können.

LG,
Bernhard