STATISTIK-FORUM.de

[umbrella]

Hallo,

vorab 1000 Dank für jegliche Hilfe.

Ich bin Mediziner und daher frage ich hier absolute Basics. Bitte nicht wundern.
Ich verstehe eine Tabellen einer klinischen Studie nicht. Es geht um eine klinische Studie (Fallzahl n=56). Placebo vs. Verum. Randomisiert Placebo kontrolliert, doppelblind. Bei der Darstellung der demographischen Daten beider Gruppen werden mir für alle Charakteristika der Probanden p-Werte angezeigt, immer ist der p-wert nicht signifikant. Was soll das heissen? Dass die beiden Gruppen vergleichbar sind in ihrer Merkmalsausprägung? Beispielsweise gibts es bei Schulabschlüssen 5 Kategorien. Hier wurde mit Qui-Quadrat getestet (weil mehr als 2 Kategorien und diese ...???). Ich will doch in klinischer Studie zwei möglichst Strukturgleiche Gruppen. Es geht doch dann hier um Unterschiede die möglichst klein sein sollten und nicht um Zusammenhänge was ein Qui-Quadrat test ja auch testen kann, oder?
Wenn es als nicht signifikant gilt heisst das die Nullhypothese ist "beide Gruppen sind in den Merkmalen gleich" und Alternativhypothese "beide Gruppen unterscheiden sich in der Verteilung der Merkmale". Wenn dann Test p-Wert grösser 0,05 bleib ich bei Nullhypothese, also Gruppen sind strukturgleich. Ich vermute ich vermische hier alles wild durcheinander. Eigentlich wäre ich schon froh zu wissen warum diese Tests, das bekomme ich eventuell noch im Verlauf selber raus, aber ich würde gerne sicher wissen was mir die p-Werte über die demographischen Daten sagen sollen. Andere Kategorien wie wie Alter in den beiden Gruppen wurden mit Mann-Whitney getestet (weil nur 1 Merkmal, unverbundene Gruppen und Merkmal stetig?!?!?)

HELP

Danke

[PonderStibbons]

immer ist der p-wert nicht signifikant. Was soll das heissen?

Eigentlich nur, dass der Autor nicht weiß, was er da tut bzw. der
Gutachter nicht weiß, was er da verlangt.

Statistische Signifikanztest drehen sich grob gesagt um die Frage,
ob die beiden Gruppen aus zwei Grundgesamtheiten mit (z.B.)
unterschiedlichem Altersmittelwert oder unterschiedlichem
Frauenanteil stammen. Da die Gruppenzuteilung randomisiert
erfolgte, ist dies aber von vornherein der Fall. Alle etwaigen
"statistisch signifikanten" Unterschiede sind also zwangsläufig
falsch-positiv.

Die eigentliche Frage hier, ob die beiden Stichproben in etwa
vergleichbar sind hinsichtlich Alter, Geschlecht etc., beantwortet
diese sinnlose Signifikantesterei hingegen nicht. Bei einer so
kleinen Stichprobe kann ein nicht-signfikanter Gruppenvergleich
vorliegen, aber durchaus ein für die Studie relevanter Unterschied.
Aber ein "statistisch signifikanter" Unterschied ist hier im Sinne
von groß/wichtig/relevant ebenfalls nicht brauchbar.

Es geht doch dann hier um Unterschiede die möglichst klein sein sollten und nicht um Zusammenhänge was ein Qui-Quadrat test ja auch testen kann, oder?

Du drückst kürzer aus, was ich oben ausschweifend geschildert habe.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons