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[Martin88]

Guten Tag erstmal an alle,
zurzeit sitze ich an meiner Doktorarbeit in Medizin aber habe im Moment das Gefühl an der Statistik zu verzweifeln, weshalb ich flehentlich um Hilfe bitte.
Ich werde meine gesammelten Daten mittels SPSS auswerten und habe soweit schon alle Daten in einer Matrix zusammengefasst und alle Variablen definiert. Nun hänge ich jedoch an der Auswahl der richtigen Analyse, um meine Daten zu bewerten. Ganz grob möchte ich im Folgenden die Hypothesen vorstellen und die Variablen beschreiben, um den freundlichen Helfen mein Problem nahe zu bringen.

Hypothese 1: Probanden zeigen 3 Monate nach dem Anlegen einer Defi. Weste (WCD) mehr depressive Symptome als zum Zeitpunkt vor der Anlage der WCD.

Variablen zu Hypothese 1:
1) HADSd1 - Grad der Depression gemessen zum Zeitpunkt 1 (Baseline) mittels eines Fragebogens (HADSd) - 8 Fragen die jeweils mit 1-3 Punkten bewertet werden – Metrische Variable – Probanden mit 8 Punkten haben kaum Depressionen während Probanden mit 24 Punkten maximal depressiv sind
2) HADSd2 - Grad der Depression nach 3 Monaten gemessen mittels eines Fragebogens (HADSd)

Hypothese 2: Probanden mit einem initial hohen NYHA-Grad zeigen mehr depressive Symptome nach 3 Monaten des Tragens einer Defi Weste (WCD), als Probanden mit einem initial niedrigen NYHA-Grad.

Variablen zu Hypothese 2:
1) HADSd2 - Grad der Depression nach 3 Monaten gemessen mittels eines Fragebogens (HADSd)
2) NYHA1 - NYHA Klassifikation – ordinale Variable mit 4 Stufen – Probanden mit Stufe 1 sind kaum Herzerkrankt während Probanden mit Stufe 4 stark Herzerkrankt sind

Zur Analyse der Hypothesen habe ich mir überlegt das bei beiden Hypothesen ein gepaarter T-Test möglich wäre, jedoch bin ich mir nicht so ganz sicher ob dies der richtige Ansatz ist. Reicht das schon? Was könnte ich noch machen? Ich würde mich sehr freuen über weiteren Input, der mir Hilft meine Hypothesen ordentlich statistisch zu belegen. Vielen Dank schonmal im Voraus.

Martin

[PonderStibbons]

Für die erste Hypothese reicht ein t-Test für abhängie Stichproben.

Für die zweite Hypothese kannst Du im Allgemeinen Linearen Modell eine Varianzanalyse für Messwiederholungen rechnen,
mit Messung prä-post als Messwiederholungsfaktor und NYHA-Grad als "Zwischensubjektfaktor". Die Wechselwirkung
zwischen NYHA-Grad und Messwiederholungsfaktor zeigt, ob die Veränderung je nach initialem NYHA-Grad unterschiedlich ist.

Streng genommen würde Deine 2. Hypothese allerdings durch eine Spearman-Korrelation zwischen NYHA-Grad und post-Depressionswert
getestet, weil sie nicht auf Veränderung abhebt, sondern nur auf den post-Wert.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Martin88]

Hi PonderStibbons,

vielen Dank für deine extrem hilfreichen Hinweise. Dies hat mir maximal geholfen mich in die richtige Richtung einzulesen. Ich habe mich wie von dir Vorgeschlagen bei Hypothese 1 für einen gepaarten t-Test entscheiden und bei Hypothese 2 für eine Spearman-Korrelation.

Eine letzte Frage hätte ich jedoch tatsächlich noch. Und zwar habe ich in meiner Doktorarbeit noch eine dritte Hypothese:

Hypothese 3:
Probanden mit einer geringen sozialen Unterstützung haben nach 3 Monaten des Tragens einer Defi Weste, mehr depressive Symptome als Probanden mit einer hohen sozialen Unterstützung.

Variablen:
1) Soziale Untersetzung - Metrisch skaliert - gemessen mittels eines Fragebogens - 5 Fragen die mit 1-5 Punkten bewertet werden - Auswertung: 5 Punkte für minimale soziale Unterstützung und 25 Punkte für maximale soziale Unterstützung
2) 2) HADSd2 - metrisch skaliert - Grad der Depression nach 3 Monaten gemessen mittels eines Fragebogens (HADSd)

Würde ich hier auch einen gepaarten t-Test oder eher eine lineare Regression zur statistischen Auswertung machen?

[PonderStibbons]

Dein Betreuer ist hierbei tatsächlich mit einer reinen t2-Betrachtung einverstanden, ohne Einbezug der
Entwicklung seit t1? Methodisch wäre das wieder eine Korrelation, diesmal Pearson-Korrelation,
alternativ einfache lineare Regression von Depressivitätsscore auf soziale Unterstützung.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Martin88]

Dein Betreuer ist hierbei tatsächlich mit einer reinen t2-Betrachtung einverstanden, ohne Einbezug der
Entwicklung seit t1? Methodisch wäre das wieder eine Korrelation, diesmal Pearson-Korrelation,
alternativ einfache lineare Regression von Depressivitätsscore auf soziale Unterstützung.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Tatsächlich ist meine Doktormutter mit einer reinen t2 Betrachtung eiverstanden.
Im Grunde möchte ich ja Untersuchen ob die soziale Untersetzung einen Einfluss auf die Depressivität der Probanden, die eine Defi Weste tragen, hat. Zum Zeitpunkt t1 haben die Probanden die Weste gerade erst verordnet bekommen und diese de facto noch nicht getragen. Würde ich also diesen Zeitpunkt mit aufnehmen hätte ich lediglich den Zusammenhang zwischen Depression und sozialer Unterstützung ohne den Faktor des Tragens der Defi Weste. So war zumindest mein Gedankengang beim Aufstellen dieser Hypothese mit einer reinen t2-Betrachtung.

Falls du jedoch eine andere Meinung hast bin ich sehr offen für deine Überlegungen und natürlich auch für Ideen wie man diese statistisch präsentieren sollte ^^

[PonderStibbons]

Denkbares Szenario:
Leute mit niedriger Unterstützung haben zu t1 höhere Depressivitätswerte als diejenigen mit viel Unterstützung.
Bis t2 ändert sich daran nichts. Mit der Weste hat das nichts zu tun.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons