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[Nicole31]

Hallo allerseits,

ich will etwas neu berechnen und wollte fragen, ob jemand eine Idee hat, wie man das am besten macht. Vielen Dank für eure Gedanken schonmal.

Hypothese: Therapie hat positiven Einfluss auf andere Störungen, die nicht direkt behandelt wurden
N = 50
Daten für komorbide Störungen kategorial (ja/nein)

Es gibt eine Behandlungsgruppe mit 2 Messzeitpunkten (prä - post)
und eine Wartegruppe mit anschließender Therapie mit 3 Messzeitpunkten (prä1-prä2-post)
n Wartegrppe = 17

Für die Analyse wurde jetzt nur die Wartegruppe angeschaut. Es wurde für jede Störung geschaut, ob sie die Anzahl der Patienten mit dieser Störung über den Wartezeitraum (pra1-prä2) weniger stark verändert hat als über den Behandlungszeitraum (prä2-post):


Warteperiode: n(%) pos.Veränd n(%) neg.Veränd
Behandlungperiode: n(%) pos.Veränd n(%) neg.Veränd

Es wurde der Fisher Exakt Test gewählt.


So, soweit der aktuelle Stand. Jetzt würde ich gerne wissen, ob dieses vorgehen Sinn macht oder ob man das alles irgendwie besser berechnen kann? Muss man sich überhaupt auf die Wartegruppe beschränken, um die Hypothese zu überprüfen? Wie wärt ihr vorgegangen?

Ich würde mich sehr über Anregungen freuen!

Danke und viele Grüße,
Nicole

[PonderStibbons]

Es wurde der Fisher Exakt Test gewählt.

Wen dieselben 17 Patienten zweimal betrachtet wurden,
dann handelt es sich um abhängige Messungen und Fisher
ist nicht zulässig.

Wie wärt ihr vorgegangen?

Veränderung der Wartegruppe in der Wartezeit vergleichen
mit Veränderungen der Therapiegruppe. Leider ist nicht
angegeben, ob die Zuordnung zu den Gruppen per Zufall
erfolgte.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Nicole31]

Vielen Dank für die Antwort, das hilft mir schonmal weiter.

Ja, die Zuordnung erfolgte per Zufall.

[Nicole31]

Wenn sich die beiden Gruppen anfangs nicht in Anzahl der Komorbiditäten unterscheiden, muss man dann trotzdem die Veränderung anschauen?

Könnte man nicht einfach Wartegruppe und Behandlungsgruppe zu T2 in Pozent mit mindestens einer Diagnose bzw durchschnittliche Anzahl der Diagnosen vergleichen?
Oder mache ich es mir damit zu einfach und übersehe etwas?

Danke nochmal!

[Nicole31]

Hi,

Hat vielleicht jemand noch einen Rat für mich? Tut mir leid, dass ich da recht planlos bin...

Viele Grüße
Nicole

[daniel]

Wenn sich die beiden Gruppen anfangs nicht in Anzahl der Komorbiditäten unterscheiden, muss man dann trotzdem die Veränderung anschauen?

Wenn die Gruppen zu t1 tatsächlich "gleich" sind (ist das so?), und die Zeitspanne zwischen t1 und t2 in beiden Gruppen gleich ist, dann kann der ATE auch am einfachen Vergleich der Gruppen an t2 abgelesen werden.

Bei Deinen Fallzahlen würde ich Ponders diff-in diff Vorschlag folgen, um zusätzliche Sicherheit bezüglich unbeobachteter Heterogenität zu haben. Randomisierung ist eine tolle Sache, greift allerdings (wie viele tolle statistischen Konzepte) nur asyptotisch. Ich würde mich nicht darauf verlassen, dass N = 50 genug sind. Wenn Du schon einen Pretest hast, wieso diesen Wegwefen?

[Nicole31]

vielen Dank, ich setzt mich jetzt mal mit dem Begriff diff in diff auseinander.

Viele Grüße
Nicole

[daniel]

Ausgeschrieben: difference in diefferences approach. Häufig findet man das Synonym DID.

Inhaltllich ist das genau, was Ponder beschreibt und etwas formaler ist die Idee:



wobei das outtcome der treatment Gruppe darstellt, das der Kontrollgruppe. Regressionstechnisch wird dieser Ansatz häufig mit der Interaktion des Treatmentindikators (Dummyvariable) mit dem Zeitpunkt umgesetzt.

[Nicole31]

vielen Dank. Noch eine Frage: wenn ich dann ein Ergebnis für DID habe, wie kann ich das interpretieren?
Wenn ich richtig verstanden habe, was ich gelesen habe, würde ich mit der von dir beschriebenen Regressionsanalyse zum selben Ergebnis kommen wie wenn ich die DIfferenzen ausrechen? Habe ich mit der DID damit ein beta-Gewicht für die Interaktion Behandlung*Zeitpunkt?

möglicherweise habe ich es auch völlig falsch verstanden, aber ich wollte nicht nur fragen ohne dass man sieht, dass ich schon versucht hab, mir selbst Gedanken zu machen.

[daniel]

wenn ich dann ein Ergebnis für DID habe, wie kann ich das interpretieren?

Als kausalen Effekt des Treatments?

Wenn ich richtig verstanden habe, was ich gelesen habe, würde ich mit der von dir beschriebenen Regressionsanalyse zum selben Ergebnis kommen wie wenn ich die DIfferenzen ausrechen? Habe ich mit der DID damit ein beta-Gewicht für die Interaktion Behandlung*Zeitpunkt?

Bei zwei Zeitpunkten ja. Die Regression liefert Dir zusätzlich zur Differenzenberechnung "per Hand" einen Standradfehler und damit die Basis für statistische Signifikanztets.