STATISTIK-FORUM.de

[ZachaZ]

Hi

Ich sitze gerade an einem Forschungsprojekt und komme leider nicht weiter.

Kurz zu meinem Projekt:

Ich untersuche den Zusammenhang zwischen einem SPI Wert (metrisch, natürliche Zahlen von 10 bis 40) und einem benötigten Entlassmanagement (nominale abhängige Variable).
Genauer gesagt prüfe ich am Ende, ob mit Hilfe eines Cutoff Werts des SPI vorhergesagt werden kann, ob das Entlassmanagement benötigt wird oder nicht. (Aktuell liegt dieser bei 32, das soll überprüft werden)

Dafür mache ich eine ROC Kurve und prüfe auf Sensitivität und Spezifität. Soweit so gut. Allerdings habe ich zwei Hypothesen die ich bevor ich die restliche Auswertung erstelle gerne prüfen würde:

H1: "Es gibt einen Zusammenhang zwischen dem SPI und dem erweiterten EM"
H2: "Mit Hilfe eine Cut off Wertes von 32 kann die Notwendigkeit eines erweiterten Entlassmanagements vorhergesagt werden"

Ursprünglich komme ich aus der Soziologie und da habe ich meistens metrische Hypothesen und mehrere Stichproben. In dem Fall würde ich dann Nullhypothesen bilden und über den t-Test zb diese prüfen.
Aber in dem hier vorliegenden Fall bin ich etwas aufgeschmissen wie ich hier am besten teste.

Ist es überhaupt notwendig bei einer ROC Analyse?

Liebe Grüße
Zacharias

[PonderStibbons]

H1: "Es gibt einen Zusammenhang zwischen dem SPI und dem erweiterten EM"

t-Test. Was der Anwender als abhängig bzw. unabhängig tituliert, ist dem Verfahren als solchem egal.
Alternativ biseriale Korrelation.

H2: "Mit Hilfe eine Cut off Wertes von 32 kann die Notwendigkeit eines erweiterten Entlassmanagements vorhergesagt werden"

Das ist ziemlich vage. Vielleicht 2x2 Kreuztabelle (Über/unter Cutoff versus Entlassmanagement ja/nein) und Chi²-Test.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[ZachaZ]

Vielen Dank für die Antwort!

Aber kann ich einen t-Test nutzen, auch wenn meine eine Variable nicht metrisch ist?

[bele]

Hi!
Für Deine Hypothese 1 solltest Du eine ROC-Analyse machen und dazu wird Dir Dein STatistikprogramm ein Konfidenzintercvall für die AUC ausspucken. Ist die AUV größer als 0,5 (also 0,5 nicht im Konfidenzintervall enthalten), dann muss wohl ein Zusammenhang bestehen. Für den spezifischen Cutoff von 32 machst Du eine Vierfeldertafel, in der einen Richtung unterteilt nach Cutoff, in der anderen unterteilt nach Notwendigkeit EEM und berechnest dafür Fishers Exakten Test oder einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest.

LG,
Bernhard

[ZachaZ]

Vielen Vielen Dank, dann mach ich das so!

[ZachaZ]

Hi!
Für Deine Hypothese 1 solltest Du eine ROC-Analyse machen und dazu wird Dir Dein STatistikprogramm ein Konfidenzintercvall für die AUC ausspucken.

Doch nochmal kurz eine Frage, tut mir leid.

Wenn ich das ganze mit SPSS mache und eine ROC Analyse durchführe, dann bekomme ich keinen AUC angezeigt...
Weißt du zufällig wie das hier geht oder soll ich dafür einen Thread im SPSS Forum öffnen?

[bele]

Hallo ZachaZ,

über SPSS kann ich nichts sagen, aber ein kurzer Besuch bei Google hat mich zu diesem Video geführt: https://youtu.be/i61ZE1FL2P4?t=419
Ich glaube, dass Du mit Youtube schneller an eine Antwort kommst als entweder in diesem oder im SPSS-Forum. Oder lesend in der SPSS Dokumentation hier: https://www.ibm.com/docs/de/spss-statis ... oc-options

LG,
Bernhard


PS: Alternativ könntest Du natürlich auch den t-Test nehmen, wie PonderStibbons ihn vorgeschlagen hat: Dazu den Score in der Gruppe die kein EEM braucht mit dem Score in der Gruppe die ein EEM braucht vergleichen. Da Du Dich aber ohnehin für eine ROC-Analyse entschieden hast, fände ich einen sich darauf beziehenden Test schöner.