STATISTIK-FORUM.de

[Dori12]

Hallo,
habe mal eine Frage für meine Diss. und hoffe nicht für mein Unwissen gestraft zu werden;)
Etwas vergleichbares konnte ich im Forum nicht wirklich finden.
Habe 2 Messungen zu unterschiedlichen Zeitpunkten an denselben Individuen (abhängige oder gepaarte Stichprobe).
Möchte jetzt zeigen, dass beide Messungen ähnlich bzw gleiche Ergebnisse zeigen und suche die geeignete Korrelation.
Es geht um 40 patienten; die Messungen (Variablen) sind jeweils metrisch (Länge in mm)...
Brauche ich für den Pearsons Korrelkoeff zwangsläufig eine Normalverteilung ( Histogramm keine Normalverteilung; Statistikprogramm sagt reject normal distrib.);
im Handbuch von meinem Programm steht eine Logarithmische Transformierung könnte Abhilfe schaffen?
oder soll ich lieber auf spearman bzw kendall zurückgreifen? immerhin habe ich ja 2 metrische variablen; nur leider anscheinend nicht normalverteilt...
Ergebnisse sind für beide methoden signifikant und mit einer korrel. > .8
Vielen dank schonmal,
Dori

[PonderStibbons]

Möchte jetzt zeigen, dass beide Messungen ähnlich bzw gleiche Ergebnisse zeigen

Was heißt "ähnliche Ergebnisse zeigen"? Was ist das eigentliche Ziel?
Vergleich mit einem Goldstandard? Reliabilitätsabschätzung? Validierung? Veränderungsmessung?

Wenn die erste Messung die Werte 1, 2, 3 , 4, 5, 6 ergab und die
zweite Messung (Patienten in derselben Reihenfolge aufgelistet)
11, 12, 13, 14, 15, 16, dann ist die Korrelation der beiden Messungen
perfekt (r=1,0), aber offensichtlich sind die Werte weit auseinander.

Brauche ich für den Pearsons Korrelkoeff zwangsläufig eine Normalverteilung

Für den Koeffizienten nicht. Für den Signifikanztest womöglich.

oder soll ich lieber auf spearman bzw kendall zurückgreifen?

Je nach eigentlichem Ziel, wie gesagt. Wenn es tatsächlich nur um Korrelation
geht, kann man sowohl Pearson als auch Spearman angeben. Weichen die
deutlich voneinander ab, dann muss man mal nachsehen, wieso.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Dori12]

Mhm also da muss ich vielleicht kurz in die Fragestellung einsteigen. Tatsächlich hast du Recht, möchte nicht nur die Korrelation zeigen sondern auch,dass die Ergebnisse gleich sind.Geringfügige Abweichungen solten natürlich mit berücksichtig werden. Was könnte man denn da nehmen...? bland altman plot?
Es geht um radiolog.Bildgebung.
In der ersten Bildmodalität messe ich eine Lücke(Länge A),
im zweiten Bild ( zu einem späteren Zeitpunkt aufgenommen) messe ich etwas(Länge B);
wo meine Hypothese nun lautet:
Länge B entspricht der Länge (=Lücke) A... Quasi wie ein fehlendes Puzzleteil.
Goldstandard wäre dabei Länge B.
Es wäre also wünschenswert wenn beide Ergebnisse möglichst nah bei einander liegen (Länge B soll der "Lücke" gemessen als Länge A entsprechen)
Als Beispiel für eine ideals Ergebnis: meinetwegen 1cm Lücke und dazu das gemessene Gegenstück Länge B auch 1 cm.
Ich hoffe es war nicht zu verwirrend .... ?:)

[strukturmarionette]

Hi,

Möchte jetzt zeigen, dass beide Messungen ähnlich bzw gleiche Ergebnisse zeigen und suche die geeignete Korrelation.

Vorschlag:

- 2-Stichproben T-Test für abhängige Stichproben

oder alternativ, wenn die Verteilung der Differenzen der Messwertreihen für NV unakzeptabel ist

- 2-Stichproben Wilcoxon Test für abhängige Stichproben

(die stellen eher das -´Ähnlichkeit in mm´- fest, was Du untersuchen möchtest)

Gruß
S.

[Dori12]

kann man denn aus einem nicht signifikanten p im t-test für abh.stichproben bzw im wilcoxon paired rank schließen, dass die ergebnisse sich quasi sehr ähneln?


paired samples t test
Mean difference 1,3389
Standard deviation 4,8764
95% CI -0,3110 to 2,9888
Test statistic t 1,647
Degrees of Freedom (DF) 35
Two-tailed probability P = 0,1084


wilcoxon
Number of positive differences 21
Number of negative differences 15
Large sample test statistic Z -1,508215
Two-tailed probability P = 0,1315

[PonderStibbons]

Signifikanztests sind hier mehr als fragwürdig.

Was hier nicht so sehr interessiert ist eine Aussage darüber, ob man
die Nullhypothese zurückweisen kann, dass der Unterschied in der
Grundgesamtheit im Durchschnitt (!) 0,00000000 cm beträgt. Dass der
durchschnittliche Unterschied exakt = 0,000.... ist, wird man
normalerweise nicht annehmen. Ein "signifikantes" Ergebnis zu
erzielen ist dann nur eine Frage einer ausreichenden Stichprobengöße.

Nebenbei kann der t-test paradoxerweise auch bei ordentlichen
Stichprobengrößen nicht-signifikant ausfallen, selbst wenn die
Unterschiede deutlich sind. Weil der Test eben fragt, ist die
durchschnittliche (!) Abweichung = 0. Hohe negative und positve
Differenzen sorgen für eine hohe Streuung der Differenzen, so
dass eine bestehende Durchschnitts-Differenz es schwer haben
kann, "signifikant" zu werden. In Deiner Stichprobe hast Du deutliche
Abweichungen der Messungen voneinander (Standardabweichung 4,9)
und eine markante Tendenz (mittlere Abweichung 1,4).

Ich will das hier aber nicht weiter vertiefen, da das bereits existierende
Schrifttum zum Vergleich medizinischer Messmethoden unübersehbar
ist, s.z.B. http://rbsd.de/PDF/DMW/DMW-2007-S1-24.pdf

Mit freundlichen Grüßen

P.

[strukturmarionette]

HI,

kann man denn aus einem nicht signifikanten p im t-test für abh.stichproben bzw im wilcoxon paired rank schließen, dass die ergebnisse sich quasi sehr ähneln?

Ich denke, ja. Aufgrund der Testresultate.

Gewiss sind Signifikanztests immer abhängig von ´technischen´ Gegebenheiten des Anwendungsfeldes u.a. zu relativieren.

S.

[Dori12]

Klasse, ganz großes Danke für die schnelle Hilfe!!!

[bele]

Hallo Dori,

ich finde auch, dass ein Signifikanztest hier nur ein Behelf ist. Zusätzlich solltest Du unbedingt die Differenz beider Größen grafisch (z. B. als Histogramm) auftragen und die auftretenden Werte mit der zu erwartenden Messgenauigkeit in solch einem Messszenario diskutieren. So was in der Art wie "Eine scharfe Kante ist in unseren MRTs typischerweise über 3 Pixel verschmiert und die Längendifferenzen betragen zu 95% weniger als 5 Pixel" oder so ähnlich. Versuch Deinen Messdaten Leben zu geben

Gruß,
Bernhard