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[Ballena]

Hallo!

Auch ich habe eine Frage bezüglich der binär logistischen Regression und deren Ergebnisse. Es wäre toll, wenn mir hier jemand vom Schlauch runterhelfen könnte.

Kurz: Ich habe ein binäres Merkmal (tritt auf = 1/ tritt nicht auf = 0) und verschiedene Werte der Testpersonen (Alter, Blutwerte, Vitalwerte,...) und wollte testen, ob eine oder mehrere dieser Variablen das Auftreten des Merkmales beeinflussen. Meine Stichprobengröße war eher klein, ca 20 mit Merkmal, ca 60 ohne.
Gearbeitet habe ich mit SPSS, Parametereinschluss Einschluss.

Ich habe den Hosmer-Lemeshow-Test dazu gemacht, da er ja die Güte meines Tests testet. Dieser sollte ja nicht signifikant sein.
Wenn er signifikant ist, heißt dass, das die Güte meines Tests nicht gut ist. Heißt das, dass ich lieber einen anderen Test durchführen sollte (z.B. t-Test), oder kann man das Ergebnis der Regression hinnehmen und einfach bei der Interpretation vorsichtiger sein?

Nun habe ich alle Variablen einzeln getestet und danach immer Variablen dazugenommen und zusammen getestet.
Fast alle Variablen waren einzeln getestet nicht signifikant. Wenn mehrere Variablen einbezogen wurden, waren einzelne davon signifikant. Also z.B. die Einahme eines Medikamentes ist nicht signifikant. Teste ich aber die Medikamenteneinnahme und einen bestimmten Blutwert zusammen, dann ist die Medikamenteneinnahme signifikant (>0,05).
Kann ich davon ausegehen, dass sich die Signifikanzen dann durch Korrelationen der Variablen ergeben haben und kaum Aussagekraft haben?
Macht es bei der kleinen Stichprobe überhaupt Sinn, mehrere Variablen zusammen zu testen?

Vielen Dank!

[PonderStibbons]

Ich habe ein binäres Merkmal

Welches denn? Worum geht es?

und verschiedene Werte der Testpersonen (Alter, Blutwerte, Vitalwerte,...)

Was sind das denn für Testpersonen?

und wollte testen, ob eine oder mehrere dieser Variablen das Auftreten des Merkmales beeinflussen.

Warum? Was ist der Grund und Zweck der Studie?

Meine Stichprobengröße war eher klein, ca 20 mit Merkmal, ca 60 ohne.

Bei 20 Personen in der kleineren Gruppe ist die Studie vermutlich massiv underpowered. Da kannst Du normalerweise mit allenfalls 2 oder 3 Prädiktoren ein Modell aufstellen.

Nun habe ich alle Variablen einzeln getestet und danach immer Variablen dazugenommen und zusammen getestet.

Das Verfahren nutzt den Zufall aus, sodass man am Ende nicht weiß, was ist real (übertragbar, generalisierbar) und was
Artefakt (durch Überanpassung des Modells an eine [zu] kleine Stichprobe).

Wie gesagt, wenn man den Sinn und Zweck der Sache nicht kennt, kann man leider wenig
zu eventuellen Lösungen sagen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ballena]

Natürlich, es war etwas verwirrend:

Also bei dem Merkmal handelt es sich um eine spezielle Veränderung von einer Gewebeprobe.
Bei den Testpersonen handelt es sich um erwachsene Menschen zwischen 20 und 50 Jahren.
Diese Testpersonen wurden untersucht, es gab eine Blutprobe und Vitalwerte wurden bestimmt. Danach wurden Medikamente gegeben und es wurden wieder Blutwerte bestimmt. Dann wurden Gewebeproben entnommen, mindestens eine, aber meistens mehrere (unterschiedliche Anzahlen, je nachdem wie viele gewonnen werden konnten). Dann wurden die Gewebeproben analysiert, ob sie verändert waren oder nicht.
In diesen Daten habe ich also das Merkmal "hat mindestens eine veränderte Probe". Theoretisch können mehrere (kam vor) bis alle Proben (das war aber nie der Fall) einer einzelnen Testperson verändert sein.
Die Anzahl der veränderten Proben habe ich in diesem Fall außer Acht gelassen.
In einem zweiten Schritt werde ich die Eigenschaften der Gewebeproben untereinander vergleichen. Habe da aber nur die genauen Daten der Testpersonen, die mindestens eine auffällige Probe hatten. Daher kann ich alle gesunden und auffälligen Gewebeproben einer Person miteinander vergleichen bzw. alle gesunden und auffälligen Proben aller Testpersonen, die mindestens eine auffällige hatten. Aber da macht eine Regression ja keinen Sinn, da werde ich mit einem t-Test arbeiten (sind numerische Variablen).

Meine Frage: Gibt es eine Variable (Blutwert, Vitalwert) die das Auftreten des Merkmals (eine spezielle Veränderung in der Gewebeprobe) sigifikant beeinflusst.

[PonderStibbons]

Dann wurden die Gewebeproben analysiert, ob sie verändert waren oder nicht

.
Ist die durchschnittliche Zahl der untersuchten Proben zwischen der Gruppe "verändert"
und Gruppe "nicht verändert" in etwa gleich?

Meine Frage: Gibt es eine Variable (Blutwert, Vitalwert) die das Auftreten des Merkmals (eine spezielle Veränderung in der Gewebeprobe) sigifikant beeinflusst.

Deine Frage kann sein, ob von den anderen Messungen welche mit Merkmalsauftreten assoziiert ist. Kausale
Aussagen kannst Du vermutlich nicht treffen. Und "signifikant" bezieht sich auf die statistischen Tests, die
Du durchführen willst, in der eigentlichen Fragestellung hat das keinen Platz.

Die unmittelbare Methode für Analyse #1 wäre wohl, für jedes Merkmal einen t-Test zu rechnen.

Bei Analyse #2 kannst Du keinen einfachen t-Test rechnen, da immer mehrere Proben von derselben Person
stammen. Man kann die Proben derselben Person nicht wie unabhängige Messungen behandeln. Ganz
krude könnte man bei den n Personen mit gesunden und auffälligen Proben jeweils den intra-individuellen
Mittelwert des Laborwertes für die gesunden Proben berechnen sowie diesen intra-individuellen Mittelwert
für die auffälligen Proben, und das mit einem t-Test für abhängige Stichproben vergleichen, gegebenenfalls
mit dem Wilcoxon-Vorzeichenrangtest.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ballena]

Ist die durchschnittliche Zahl der untersuchten Proben zwischen der Gruppe "verändert"
und Gruppe "nicht verändert" in etwa gleich?

Ja, ist sie

Und "signifikant" bezieht sich auf die statistischen Tests, die
Du durchführen willst, in der eigentlichen Fragestellung hat das keinen Platz.

Danke. Ein kläglicher Versuch etwas wissenschaftlicher zu klingen

Die unmittelbare Methode für Analyse #1 wäre wohl, für jedes Merkmal einen t-Test zu rechnen.
Bei Analyse #2 kannst Du keinen einfachen t-Test rechnen, da immer mehrere Proben von derselben Person
stammen.

Danke für den Hinweis!

[PonderStibbons]

Versuch etwas wissenschaftlicher zu klingen

Der Formulierungsfehler ist sehr verbreitet. Das dahinterstehende Problem ist, signifikant im Sinne eines inferenzstatistischen Tests ist etwas völlig anderes als signifikant im herkömmlichen Sinne (relevant, deutlich, groß, bezeichnend, markant...) .

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Ballena]

Eine kleine Frage habe ich dann doch noch:
Ich habe bei #1 auch Variablen, die nicht numerisch sind. Diese kann ich dann nicht in einem t-Test testen.
Kann man dann auch eine Kreuztabelle machen, oder gibt es noch eine elegantere Methode?

[PonderStibbons]

Man kann logistische Regressionen mit 1 Prädiktor rechnen statt einen Chi² Test, mir persönlich erschiene das zu aufwändig.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons