STATISTIK-FORUM.de

[mariefreiheit]

Liebe Mitglieder von Statistik-Forum.de,

ich habe Daten einer Längsschnittstudie, genauer gesagt die MRT-Daten und die Leistung einer kognitiven Aufgabe zu zwei Messzeitpunkten. Meine Fragestellung bezieht sich auf den Zusammenhang der Veränderung der Gehirnsubstanz und der Veränderung der Leistung der kognitiven Aufgabe - ich möchte überprüfen, ob die Veränderungen beider Variablen über die Zeit zusammenhängen, d. h. z. B. ob eine stärkere Abnahme der Substanz mit einer stärkeren Abnahme der Leistung in der Aufgabe einhergeht. Anfangs habe ich überlegt, die Differenz der Variablen zu den beiden Messzeitpunkten zu nehmen und die Korrelation zu betrachten, aus verschiedenen Gründen bin ich nun allerdings am Überlegen, eine Regressionsanalyse durchzuführen. Was denkt ihr dazu?

Vielen Dank im Voraus!

Freundliche Grüße
M.

[bele]

Differenzen korrelieren ist ein vertretbaren Weg aber wahrscheinlich sollen noch andere Kovariablen berücksichtigt werden?

[mariefreiheit]

Differenzen korrelieren ist ein vertretbaren Weg aber wahrscheinlich sollen noch andere Kovariablen berücksichtigt werden?

Hallo @bele, vielen Dank für Deine Nachricht! Genau, die Kovariaten sind wichtig. Ich habe mich gefragt, ob ich dies mit einer Regression überprüfen kann, mit dem Veränderungswert der Substanz (T2 - T1) als Prädiktor und der Leistung in der Aufgabe zu T2 als Kriterium. Die Leistung in der Aufgabe zu T1 würde ich als Kovariate integrieren, um auf die unterschiedlichen “Ausgangsniveaus” der Personen zu kontrollieren. Was denkst du davon?

[bele]

Hallo Marie,

grundsätzlich ist es erstmal richtig an eine lineare Regression zu denken wenn der Zusammenhang eigentlich eine Pearsonkorrelation ist, Du aber weitere Variablen berücksichtigen willst.

Am einfachsten wäre es doch, wenn Du den Veränderungswert der grauen Substanz als Prädiktor und den Veränderungswert Neuropsycho als Kriterium einsetzen würdest. Ich kann mir SItuationen vorstellen, in denen das von Dir genannte 'Vorgehen mit Ausgangswert und Endwert sinnvoll ist (zum Beispiel wenn Du später auf eine nichtlineare Regression umschwenken möchtest oder wenn es relevant wird, dass die Werte für Neuropsycho eine obere und untere Grenze haben), aber im Allgemeinen habe ich immer eine Schwäche für einfache Verfahren.

Bedenke, dass bei von Dir vorgeschlagenen Regression herauskommen kann, dass als Prädiktor für Neuropsycho_T2 der Wert 2,3*Neuropsycho_T1 herauskommt. Willst Du das diskutieren? (Keine rhetorische Frage sondern eine pragmatische. Du kannst das für Dich ehrlich beantworten)

LG,
Bernhard

[mariefreiheit]

Hallo Bernhard, vielen Dank für deine schnelle Antwort! Du hast komplett recht.

Also Du schlägst eine Regression mit AV Veränderungswert kognitive Leistung und UV Veränderungswert Gehirnsubstanz vor, richtig?

In einem anderen Forum war das Fazit “within subject ANOVA” (wenn ich alles richtig verstanden habe), mit Innersubjektfaktor Zeit, AV kognitive Leistung und Gehirnsubstanz als kontinuierlichen Prädiktor. Jetzt habe ich zwei tolle Verfahren meines Verständnisses nach. Was denkst du von dem zweiten Verfahren?

Vielen Dank nochmal!

LG Marie

[bele]

Hallo Marie,

ANOVA und lineare Regression sind getrennt voneinander entwickelte Methoden von denen danach irgendwer gezeigt hat dass sie im mathematischen Kern gleich sind. Dennoch haben beide unterschiedliche Weiterentwicklungen erfahren und beide benutzen unterschiedliche Nomenklatur usw.

Die Anova wird gerne für Gruppenvergleiche eingeführt um sie dann mit metrischen Prädiktoren zur AnCoVA zu erweitern während die lineare Regression für metrische Prädiktoren eingeführt, um sie dann mit Dummyvariablen für Gruppenvergleiche zu erweitern.

Persönlich bin ich mit Regressionen vertrauter und würde mich dem immer als Regressionsprovlem nähern während Du vielleicht mit Varianzanalysen vertrauter bist und das ist ebenso ok. Ich kann mir halt unter einer Steigung mehr vorstellen als unter einer Quadratsummendifferenz.

Ob Du Regression oder Varianzanalyse nimmst ist Geschmackssache. Ob Du Differenzen oder Endwerte als Zielvariable nimmst solltest Du Dir in Ruhe überlegen.

HTH, Bernhard

[mariefreiheit]

Hallo Marie,

ANOVA und lineare Regression sind getrennt voneinander entwickelte Methoden von denen danach irgendwer gezeigt hat dass sie im mathematischen Kern gleich sind. Dennoch haben beide unterschiedliche Weiterentwicklungen erfahren und beide benutzen unterschiedliche Nomenklatur usw.

Die Anova wird gerne für Gruppenvergleiche eingeführt um sie dann mit metrischen Prädiktoren zur AnCoVA zu erweitern während die lineare Regression für metrische Prädiktoren eingeführt, um sie dann mit Dummyvariablen für Gruppenvergleiche zu erweitern.

Persönlich bin ich mit Regressionen vertrauter und würde mich dem immer als Regressionsprovlem nähern während Du vielleicht mit Varianzanalysen vertrauter bist und das ist ebenso ok. Ich kann mir halt unter einer Steigung mehr vorstellen als unter einer Quadratsummendifferenz.

Ob Du Regression oder Varianzanalyse nimmst ist Geschmackssache. Ob Du Differenzen oder Endwerte als Zielvariable nimmst solltest Du Dir in Ruhe überlegen.

HTH, Bernhard

Hallo Bernhard, vielen Dank für Deine Nachricht! Bezüglich der Zielvariablen bin ich mir ziemlich sicher, dass ich Differenzen bzw. die Veränderungswerte verwenden möchte (mit Endwerte meintest du das von mir vorgeschlagene Vorgehen mit kognitiver Leistung zu T2 als AV, richtig?), alles andere ist wirklich schwer zu interpretieren. Danke nochmal für Deine außerordentlich hilfreiche Antwort hierzu.

D. h. - nur um auf Nummer sicher zu gehen - du meinst, dass sowohl eine Regression mit UV Veränderungswert Gehirnsubstanz und AV Veränderungswert kognitive Leistung als auch die von mir beschriebene Varianzanalyse gute Ansätze darstellen, richtig?

Vielen, vielen Dank nochmal für die Unterstützung!

Freundliche Grüße
Marie

[bele]

Hallo Marie,

mit Endwerte meintest du das von mir vorgeschlagene Vorgehen mit neuropsychologischer Leistung zu T2 als AV, richtig?)

Richtig.

Danke nochmal für Deine außerordentlich hilfreiche Antwort hierzu.

Freut mich, wenn ich helfen kann.

D. h. - nur um auf Nummer sicher zu gehen - du meinst, dass sowohl eine Regression mit UV Veränderungswert graue Substanz und AV Veränderungswert neuropsychologische Leistung als auch die von mir beschriebene Varianzanalyse gute Ansätze darstellen

Sowohl die beschriebene Regression als auch eine gleichwertige Varianzanalyse sind gute Ansätze. Ob die von Dir beschriebene Variante der Varianzanalyse im Detail so richtig ist werde ich nicht kommentieren. Wie gesagt, ich fühle mich in der Nomenklatur der Regressionen wohler als in der der Varianzanalysen. Bin halt auch kein Profi.

GLG,
Bernhard

[mariefreiheit]

Hallo Marie,

mit Endwerte meintest du das von mir vorgeschlagene Vorgehen mit neuropsychologischer Leistung zu T2 als AV, richtig?)

Richtig.

Danke nochmal für Deine außerordentlich hilfreiche Antwort hierzu.

Freut mich, wenn ich helfen kann.

D. h. - nur um auf Nummer sicher zu gehen - du meinst, dass sowohl eine Regression mit UV Veränderungswert graue Substanz und AV Veränderungswert neuropsychologische Leistung als auch die von mir beschriebene Varianzanalyse gute Ansätze darstellen

Sowohl die beschriebene Regression als auch eine gleichwertige Varianzanalyse sind gute Ansätze. Ob die von Dir beschriebene Variante der Varianzanalyse im Detail so richtig ist werde ich nicht kommentieren. Wie gesagt, ich fühle mich in der Nomenklatur der Regressionen wohler als in der der Varianzanalysen. Bin halt auch kein Profi.

GLG,
Bernhard

Hallo Bernhard,

vielen Dank Dir! Ich glaube, ich fühle mich bei einer Regression als Vorgehen auch wohler, auch weil dies methodisch näher an den gängigsten Verfahren in der Wissenschaft zur Untersuchung von Fragestellungen wie meiner ist (glaube ich). Ich werde einmal brainstormen, aber dank Dir habe ich ja jetzt einen sehr guten Überblick über meine Möglichkeiten. Danke nochmal.

Liebe Grüße
Marie

[bele]

Hallo Marie,

magst Du uns noch erzählen, wieviele Fälle Du da beobachtet hast? Ist das ein kleines Experiment mit 2x20 MRTs oder eine große Bevölkerungsstudie mit mehreren hundert ( beispielsweise SHiP)? Ein lineares Modell (egal ob Varianzanalyse oder Regression) ist meist ein guter Einstieg in eine Studie. Wenn Du reichlich Daten hast, kann eine nichtlineare Regression mehr Erkenntnisse zutage fördern. Dann hätten wir Deine Möglichkeiten hier noch nicht ausgeleuchtet.

LG,
Bernhard