STATISTIK-FORUM.de

[Gord]

Hallo an alle, bei der statistischen Auswertung für meine Abschlussarbeit führe ich eine multiple Regressionsanalyse durch. Dabei handelt es sich um eine Umfrage mit 110 TeilnehmerInnen.In die multiple Regressionsanalyse werden 4 verschiedene unabhängige Variablen (3 dichotom, 1 Dummy codiert) aufgenommen, die abhängige Variable ist metrisch. Nachdem ich die Voraussetzungen geprüft habe und Heteroskedastizität vorliegt, bin ich im Internet auf die Option gestoßen, mit robusteren Standartfehlern und dem HC3 Test zu testen. Wenn ich das richtig verstanden habe, macht das aber nur Sinn, wenn die ANOVA signifikant ist (also die Koeffizienten einen Einfluss auf die abhängige Variable haben-sonst soll man die Ergebnisse nicht interpretieren und demnach brauche ich auch nicht mit HC3 Test weiter zu machen). Bei meiner Analyse ist das leider nicht der Fall, da die Signifikanz bei 0,23 liegt. Meine Frage nun: bedeutet das, dass meine Regressionsanalyse nicht signifikant ist und ich daher die Alternativhypothese verwerfe, sprich meine unabhängigen Variablen eben keinen Einfluss auf die abhängige Variable haben? Oder bedeutet das, ich kann mit den vorliegenden Daten keine gültige Regressionsanalyse durchführen und muss einen anderen statistischen Test anwenden?
Vielen Dank im Voraus

[PonderStibbons]

Worin besteht denn ganz konkret die Fragestellung der Studie?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Gord]

Vielen Dank für die schnelle Antwort. Es geht um die Wahl verschiedener Rekonstruktionsarten (abhängige Variable) je nach Facharztrichtung (3 verschiedene Fachrichtungen), Zertifizierungsstatus (ja/nein) und Art der Klinik (Uni/ keine Uni).

[PonderStibbons]

Nochmal die Frage: wie lautet die konkrete Fragestellung der Studie? Geht es um die Erstellung eines Gesamtmodells?

[Gord]

Die Frage lautet, ob ein Zusammenhang zwischen der gewählten Rekonstruktionsart und der Facharztrichtung, Berufserfahrung und Zertifizierung besteht. Es gibt drei verschiedene Rekonstruktionsarten, daraus ergeben sich drei Regressionsanalysen. Erste Regressionsanalyse mit der abhängigen Variable "Implantat": Besteht ein Zusammenhang zwischen der Facharztrichtung, Berufserfahrung und Zertifizierung und der Wahl der Rekonstruktionsart "Implantat". Das gleiche für die zweite und dritte Rekonstruktionsart.
Ich hoffe das ist einigermaßen verständlich.

Vielen Dank und viele Grüße

[PonderStibbons]

Die Frage lautet, ob ein Zusammenhang zwischen der gewählten Rekonstruktionsart und der Facharztrichtung, Berufserfahrung und Zertifizierung besteht.

Also drei Hypothesen? Oder "ob sich die Rekonstruktionsart gemeinsam durch Richtung, Erfahrung, "Zertifizierung
vorhersagen lässt"?
Und wieso jetzt Berufserfahrung, vorher war es "Art der Klink"?

Wie kamen die Daten eigentlich zustande?

Es gibt drei verschiedene Rekonstruktionsarten, daraus ergeben sich drei Regressionsanalysen.

Verstehe ich nicht. Das wäre doch eine Regressionsanalyse mit 1 abhängigen Variable ("Wahl von A oder
B oder C)"? Oder können bis zu 3 Arten gewählt werden? Und inwiefern ist die abhängige Variable
intervallskaliert? Eine Wahl ist normalerweise eine kategoriale Größe.

Erste Regressionsanalyse mit der abhängigen Variable "Implantat": Besteht ein Zusammenhang zwischen der Facharztrichtung, Berufserfahrung und Zertifizierung und der Wahl der Rekonstruktionsart "Implantat".

Siehe oben wie ist "Wahl" operationalisiert und gemessen? ist das keine dichotome Variable
"Wahl ja/Wahl nein"?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

~ PonderStibbons war schneller, ich lasse es trotzdem mal stehen: ~

Hallo Gord,

die letzte Antwort isoliert klingt jetzt einigermaßen verständlich. In der Gesamtschau mit dem Eingangspost verstehe ich sie leider immer noch nicht. Dort hast Du geschrieben, die abhängige Variable sei metrisch, jetzt lese ich, dass die abhängige Variable dichotom ("Implantat" vs. "Kein-Implantat") ist. Wenn die Abhängige dichotom ist dann böte sich eine logistische Regression an und da ist Heteroskedastizität kein Thema. Deshalb kommen wir um das Rückfragen nicht umhin.

Nebenbemerkung: Ich kenne den Kontext nicht, sehe aber in anderen Kontexten ein großes Risiko, dass Facharztrichtung und Zertifizierung voneinander nicht unabhängig sind. Haben wir damit ein Problem?

LG,
Bernhard

[Gord]

Stimmt, das habe ich schlampig rauskopiert. Die unabhängigen Variablen sind:
- Fachrichtung (Gynäkologie, Allgemeinchirurgie oder Plastische Chirurgie)
- Berufserfahrung (Score von 1-6)
- Zertifizierung (Ja oder Nein)
- Art des Krankenhauses (Uniklinik Ja oder Nein).
Die Daten wurden mittels Fragebogen erhoben (110 Teilnehmer).
Die abhängige Variable ist nicht dichotom. Der genaue Wortlaut aus dem Fragebogen war: Welche Art der Sofortrekonstruktion haben Sie wie häufig gewählt? Antwortmöglichkeiten: Eigengewebe ___%, Implantat____%, Expander____%. Die Gesamtheit musste dabei 100% ergeben. Daher sind für alle drei Rekonstruktionsarten Zahlen von 1-100 dabei und ich habe damit drei abhängige Variablen, also auch drei Regressionsanalysen.

Viele grüße

[Gord]

@bele: Die Korrelationen zwischen den einzelnen Variablen habe ich mit der Pearson-Korrelation überprüft, zwischen Zertifizierung und den Fachrichtungen gab es keine. Es zeigt mir nur zwischen den Fachrichtungen, also innerhalb einer Variable,Signifikanzen auf.

[bele]

Es zeigt mir nur zwischen den Fachrichtungen, also innerhalb einer Variable,Signifikanzen auf.

Ich habe keine Ahnung, wie eine Variable in sich korrellieren kann. Ist erstmal nicht so wichtig. Eine andere Frage ist, ob Du verschiedene Ärzte aus einer Klinik/ Abteilung gefragt hast, oder ob das 110 unabhängige (I I d.) Beobachtungen sind.

Wenn die Werte auf den Bereich 0% bis 100% begrenzt sind und auch nahe an diese Werte heran kommen, dann würde ich trotzdem die streng lineare Regression infrage stellen und überein logistische Regression (oder Betategression oder so) nachdenken.

LG, Bernhard