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[drfgood]

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[bele]

Gibt es wirklich gute Gründe, einen Mediansplit anstelle einer Korrelationsrechnung zu machen?

LG,
Bernhard

[drfgood]

Gibt es wirklich gute Gründe, einen Mediansplit anstelle einer Korrelationsrechnung zu machen?

LG,
Bernhard

Guten Abend und vielen Dank für die rasche Rückmeldung.

Die Anmerkung ist richtig, eine Korrelationsanalyse wird bzw. wurde bereits durchgeführt. Jedoch zeigen sich beim Median-Split in zwei Gruppen eindrücklich Unterschiede, weshalb dieses Vorgehen aus meiner Sicht sinnvoll ist. So stelle ich z. B. dar, dass Gruppe 1 im Mittel eine deutlich geringere Laufstrecke erreicht als Gruppe 2 über dem Median in der gleichen Untersuchung. Da die Laufstrecke "an sich" auch von Interesse des Lesers ist und diese in der Korrelationsanalyse nicht erkenntlich wäre, wurde dieses Vorgehen gewählt.

[PonderStibbons]

Die Anmerkung ist richtig, eine Korrelationsanalyse wird bzw. wurde bereits durchgeführt. Jedoch zeigen sich beim Median-Split in zwei Gruppen eindrücklich Unterschiede, weshalb dieses Vorgehen aus meiner Sicht sinnvoll ist.

Das wirkt kein bißchen sinnvoll, weil die sinnvolle Analyse (Korrelation) bereits durchgeführt wurde,
welche die Qualität der Daten (2 intervallskalierte Merkmale) voll ausschöpft. Der Mediansplit
zerstört statistische Informationen, ist stichprobenabhängig und nicht übertragbar, inhaltlich unsinnig
bis irreführend (jemand knapp über dem Median wird in eine andere Gruppe als sein Nachbar knapp
unter dem Median gepackt, aber in dieselbe wie jemand mit dem weit entfernnten Maximalwert) und
im vorliegenden Fall passt Du auch noch die Analyse rückwirkend den Ergebnissen an, was ein no-go ist.

Wenn Du den Zusammenhang analysieren möchtest, verwende die Korrelationsrechnung oder
besser noch eine einfache linare Regression und veranschauliche die Verhältnisse mit einem
x-y-Diagramm. Einen Mediansplit zur Deskription kannst Du nach Belieben immer noch
machen, oder besser drei Gruppen, um die Unterschiede zwischen den Extremen zu veranschaulichen
(plus Box-und-Whisker-Plot zum Gruppenvergleich), aber ein t-Test ist völlig unangebracht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[drfgood]

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[PonderStibbons]

Vielen Dank für die Rückmeldung! Ich lese in und auch zwischen den Zeilen, dass ein Mediansplit überhaupt nicht gern gesehen bzw. akzeptiert ist.

Leider eine schier unausrottbar erscheinende Unsitte.

Warum ist er aber hier inhaltlich unsinnig, um Untersuchungsergebnisse gegeneinander darzustellen?

Eine adäquate (oder fast adäquate - eine lineare Regression wäre vermutlich passender) Analyse
wurde bereits durchgeführt und Mediansplits sind aus den genannten Gründen keine empfehlenswerte
Methode.

Code: Alles auswählen

Würde ich (nicht bezogen auf meine Daten) z. B. zwei Gruppen anhand eines Cutoff-Wertes bilden und gegeneinander vergleichen, stünde ich doch vor der gleichen Problematik: Probanden knapp darüber und knapp darunter werden als enge Nachbarn in zwei verschiedene Gruppen gepackt.


Das ist die Crux mit cutoff-Werten. Die Liebe zur Kategorisierung bringt die entsprechenden logischen
und inhaltlichen und praktischen Probleme mit sich. Ein cutoff wäre aber wenigstens extern begründet
und würde nicht spezifisch für die eine Studie anhand Stichprobendaten ermittelt.

Zwischen den Gruppen sollte also keine statistische Prüfung erfolgen?

Wozu? Du hast bereits eine Korrelationsnalyse mit den unversehrten Variablen vorliegen.

Mit freundlichen Grüßen

PonbderStibbons

[bele]

ist:
- Gesamtgruppe: "gelaufene Strecke" nicht normalverteilt (Angabe Median und IQR)
- Gruppe 1 (unter Median): "gelaufene Strecke" normalverteilt (Angabe Mittelwert und SD)
- Gruppe 2 wie Gruppe 1

Wie prüfe/vergleiche ich jetzt hier die Gruppen 1 und 2? t-Test, da beide normalverteilt oder MW, da die Gesamtgruppe nicht-normalverteilt ist?

Also wenn das meine Daten wären würde ich als erstes mal ein Streu Diagramm Laborwert gegen Laufstrecke machen und ein Histogramm dieser merkwürdigen Verteilung, die durch Mediansplit in zwei Normalverteilungen zerfällt. Leider kannst Du sowas hier nicht hochladen. Kannst Du es evtl woanders hochladen und hier verlinken?

Was ist eigentlich bei der Korrelation herausgekommen?

LG, Bernhard

[PonderStibbons]

Also wenn das meine Daten wären würde ich als erstes mal ein Streu Diagramm Laborwert gegen Laufstrecke machen und ein Histogramm dieser merkwürdigen Verteilung, die durch Mediansplit in zwei Normalverteilungen zerfällt.

Könnte die übliche Fehlinterpretation eines nicht-signifikanten Normalverteilungsgtests
in Kombination mit sinkender power sein, des Typs p = 0,037 (n=100) = "nicht
normalverteilt" , p=0,081(n=50)="normalverteilt"?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Hallo PonderStibbons,

ja, das ist das wahrscheinlichste. Aber es besteht ja noch eine Restchance, dass sich im Streudiagramm zwei Cluster zeigen die besser getrennt untersucht würden oder dass die Laufstrecke vielleicht doch bimodal ist, was im Falle einer Cutoff-Rechnung zu einem besseren Cutoff führen könnte, oder dass sich ein U-förmiger Zusammenhang zeigt, der die empfohlene Korrelationsrechnung dann doch infrage stellt.

Viele Grüße,
Bernhard

[drfgood]

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