STATISTIK-FORUM.de

[Loki2000]

Hallo,
ich sitze an meiner Doktorarbeit in Medizin und da ich kein Statistikgenie bin und meine Betreuung (wie so oft in der Medizin) Monate braucht, um zu "betreuen" habe ich verzweifelte Fragen (Ich bin ein absoluter Statistik-Anfänger).
Ausgangspunkt: Schwerpunkt meiner Arbeit ist ein Geschlechtervergleich zu einem psychologischen Thema. Probanden haben diverse Testungen ausgefüllt. Ich habe bisher Unterschiede wie folgt berechnet (Vorgabe durch meine Betreuerin; SPSS):

Intervallskalierte und normalverteilte Werte wurden mit dem t-Test für unabhängige Stichproben und der Gruppenvariable Geschlecht auf Genderdifferenzen getestet. In einem nächsten Schritt wurden die signifikanten Ergebnisse anhand ANCOVA (unter Berücksichtigung des Levene-Tests) auf die Beeinflussungsfaktoren Geschlecht (Fester Faktor) und Alter (Kovariate) geprüft. Im Falle einer Beeinflussung durch das Alter soll eine Bivariate Korrelation mit Item*Alter angeschlossen angeschlossen werden.
Intervallskalierte und nicht-normalverteilte Werte wurden mit dem Mann-Whitney-U-Test (Gruppenvariable: Geschlecht) auf Genderdifferenz untersucht. Signifikante Ergebnisse wurden anschließend mittels Partieller Korrelation auf Geschlechtseinfluss (Kontrollvariable: Alter) geprüft. Im Falle einer Beeinflussung durch das Alter soll auch hier eine Bivariate Korrelation mit Item*Alter angeschlossen werden.

Meine Fragen sind nun:

Dort, wo ich einen Alterseinfluss im ANCOVA herausgefunden habe und eine bivariate Korrelation anschließe, rechne ich die bivariate Korrelation A) jeweils für Mann und jeweils für Frau oder B) beide zusammen? Was, wenn ich für A) zB für den Mann eine signifikante Korrelation habe, für die Frau aber nicht? Wie interpretiere ich das Ergebnis? Oder ich für B) zb. gar keine signifikante Korrelation erhalte? Wie interpretiere ich das, wenn mir ANCOVA zuvor errechnet hat, dass ich einen Alterseinfluss habe?

Bei M/W-Ergebnissen und anschließender Partieller Korrelation: Auch hier, getrennt für Mann und Frau oder beide in einem Topf?

Ich wäre für eine Antwort so dankbar, ihr habt keine Ahnung! Ich hoffe jemand von euch kann mir weiterhelfen! Danke jetzt schon, Loki

[PonderStibbons]

Intervallskalierte und nicht-normalverteilte Werte wurden

Es ist ganz und gar gleichgültig, ob abhängige Variablen normalverteilt sind oder nicht. Allenfalls kann es für einen t-Test von Belang sein, ob die Variablen innerhalb der Gruppen normalverteilt sind (genauer: jeweils aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen). Oder (für andere Verfahren neben dem t-Test, wie Varianzanalyse, Kovarianzanalyse, lineare Regressionsanalyse), ob die Vorhersagefehler (Residuen) aus einer Normalverteilung stammen. Und selbst das ist nicht mehr von Belang, wenn die Stichprobe groß genug ist (ca. ab n > 30), weil dann auch bei nicht-normalverteilten Gruppen bzw. nicht-normalverteilten Residuen die Ergebnisse zuverlässig bleiben (Stichwort "zentraler Grenzwertsatz").

ANCOVA (unter Berücksichtigung des Levene-Tests) auf die Beeinflussungsfaktoren Geschlecht (Fester Faktor) und Alter (Kovariate) geprüft. Im Falle einer Beeinflussung durch das Alter soll eine Bivariate Korrelation mit Item*Alter angeschlossen angeschlossen werden.

Den Sinn verstehe ich leider ganz und gar nicht.

Was, wenn ich für A) zB für den Mann eine signifikante Korrelation habe, für die Frau aber nicht? Wie interpretiere ich das Ergebnis? Oder ich für B) zb. gar keine signifikante Korrelation erhalte? Wie interpretiere ich das, wenn mir ANCOVA zuvor errechnet hat, dass ich einen Alterseinfluss habe?

Na eben, ein Riesenkuddelmuddel aus signifikant-nichtsignifikant. Vielleicht erläuterst Du, wozu diese Rechnungen vorgenommen werden sollen. Und gibst bitte auch die Stichprobengröße an. Und wenn Du signifikant schreibst, kann das alles zwischen 0,049 und 0,0000000001 sein, nicht signifikant alles von 0,050 bis 0,99, daher ist die Angabe fast inhaltslos. Besser nennst Du den p-Wert dazu.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Loki2000]

Hallo PonderStibbons,
erst einmal danke für die Antwort.

Stichprobengröße ist Gesamt 316, Gruppe 1 (44 Männer +61 Frauen), Gruppe 2 (21+37), Gruppe 3 (34+61), Gruppe 4 (20+38)

Signifikant: p<0,05

Ein Test von vielen bezieht sich zB. auf den Grad der Depression.

Ich soll Unterschiede Mann/Frau in der Gesamtstichprobe und jeweils den Untergruppen berechnen. Dabei wurde mir vorgegeben, auf Normalverteilung zu prüfen und dann, je nach Ergebnis T-Test oder M/W herzunehmen. Signifikant: p<0,05.
Die signifikanten Ergebnisse sollte ich dann auf Alterseinfluss prüfen. Hier wurde mir vorgegeben für die signifikanten T-Test-Ergebnisse eine Univariate Varianzanalyse (Test der Zwischenfeldsubjekte), für M/W eine partielle Korrelation vorzunehmen. Falls sich ein Alterseinfluss herausstellt, soll ich mittels bivariater Korrelation nachschauen, inwiefern dieser bestehe (also die Richtung).
Das sind die Vorgaben, die ich von meiner Betreuerin bekommen habe und an die ich mich halten soll. Sie meinte bzgl. T-Test/M/W, dass ich so "ordentlicher" arbeiten würde. Sie will es halt einfach so. Dass das nicht Standardvorgehen ist, habe ich längst gemerkt. Das ist ja auch mein Problem. Aber ich muss so rechnen wie sie es will.Und da ich keine Ahnung von Statistik habe (bis aus Selbststudium für diese Arbeit), will ich mich mit ihr da auch nicht anlegen. Ist ein blödes Abhängigkeitsverhältnis in dem ich stecke...
Meine Frage bezieht sich auf den letzten Schritt, ob ich die Bivariaten Korrelationen Item*Alter (also die jeweilige Testung mit Alter) jeweils für Mann und Frau machen soll oder gemeinsam. Ich würde ja für die getrennte Variante stimmen, aber ich bekomme zum Teil signifikante Ergebnisse für das eine, nicht aber für das andere Geschlecht. Oder ist es an diesem Punkt "eleganter" beide Geschlechter zusammen zu korrelieren?
Alle Studien, die sich mit Geschlechtsunterschieden in meinem Forschungsbereich befassen, hören nach dem T-Test auf. Prüfen nicht auf Alterseinfluss. Dementsprechend wenig Fingerzeig habe ich.
Also, nochmal Danke und ich hoffe meine Erläuterungen machen nun mehr Sinn

[PonderStibbons]

Signifikant: p<0,05

Allerdings hatte ich um p-Werte gebeten (d.h. genaue Angabe), wenn von nicht/signifikant die Rede ist,
nicht um den alpha-Level. Aber ist jetzt wohl ersteinmal egal.

Ich würde ja für die getrennte Variante stimmen, aber ich bekomme zum Teil signifikante Ergebnisse für das eine, nicht aber für das andere Geschlecht. Oder ist es an diesem Punkt "eleganter" beide Geschlechter zusammen zu korrelieren?

Kann ich leider schlecht sagen, da ich den Sinn nicht verstehe. Die Kovarianzanalyse mit Geschlecht,
Alter und der Wechselwirkung Geschlecht* Alter enthält alle erforderlichen Analysen. Selbst die
Partialkorrelation ist noch brauchbar. Anschließende Korrelationen erscheinen überflüssig. Mach
halt jeweils alle drei (M, W, Gesamt), streichen kannst Du immer noch.

Mit freundlichen Grüßen

PonbderStibbons