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[tanjaaaaa]

Hallo allerseits,

ich möchte gerne binäre Daten (0=inkorrekt, 1=korrekt) zweier Gruppen anhand einer binären logistischen Regressionsanalyse miteinander vergleichen. Es handelt sich um verschiedene Tests, wobei in einigen Tests in der Kontrollgruppe ein Deckeneffekt erreicht wird. Bisher habe ich also binäre logist. Regressionen mit Gruppe als Kovariate gerechnet. Dabei ist mir aufgefallen, dass nur in solchen Tests Gruppenunterschiede belegbar sind, in denen keine der Gruppen Deckeneffekte zeigt (bspw. 47% korrekt in klinischer Gruppe vs. 93% korrekt in Kontrollgruppe). In einem Test mit 20% vs.100% hingegen kann kein Effekt der Kovariate Gruppe gefunden werden. Weiß jemand eine Erklärung dafür? Welche anderen Analysen wären geeignet, Gruppenvergleiche für binäre Variablen anzustellen?

Vielen Dank im Voraus, Tanja

[daniel]

Wenn 100 % der Personen einer Gruppe die korrekte Antwort gegeben haben, dann wird Dein outcome durch die Gruppenzugehörigkeit perfekt vorhergesgt. Einfach ausgedrückt ist das Problem, dass es keine Varinaz gibt. Ohne Varianz kann keine Schätzung erfolgen.

Möglicher Weise müsste man hier in die Bayes Statistik einsteigen. Frequentistische Schätzverfahren können auf Basis von Anteilen von 0 bzw. 100 % nicht angewendet werden.