Least squares means

Univariate Statistik.

Least squares means

Beitragvon GStar01 » So 26. Jun 2011, 17:19

Es geht um einige Studien, welche die Wirksamkeit eines Antidepressivums bei depressiven Jugendlichen untersuchen. Normalerweise werden in den Ergebnistabellen von Evaluationsstudien die normalen Mittelwerte der verschiedenen Versuchsgruppen (z. B. Antidepressivum vs. Placebo) beim Vortest und bei den späteren Erhebungen angegeben, sodass das Ausmaß der Veränderung im Rahmen der Treatments deutlich wird.
In einigen Studien wird jedoch ein sogenannter "Least Squares Mean" (LSM)" sowie die "least squares mean difference" (für Beispiel unten: -3.356; p=.022) angegeben. Als statistisches Verfahren wurde die Kovarianzanalyse herangezogen.
Was genau meinen jedoch diese least squares means?
Sind dies die normalen Mittelwerte?
Wäre es zulässig, den angegeben least squares mean (z. B. -18.8) von dem angegebenen Vortest-Wert (56.0) abzuziehen, um den „normalen“ Nachtest-Wert zu erhalten?

Angaben aus einer Studie:

Placebo n=157
CDRS-R baseline LSM: 56
Change at week 8 LSM: -18.8

Escitalopram n=154
CDRS-R baseline LSM: 57.6
Change at week 8 LSM -22.1

Ich bitte euch sehr um Aufklärung. Hab bereits im Internet recherchiert, aber irgendwie verwirren mich die dortigen Angaben... Für meine statistische Reanalyse dieser Studien benötige ich die normalen Mittelwerte...
GStar01
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Re: Least squares means

Beitragvon STATWORX » So 26. Jun 2011, 20:24

Hallo,

das sind die geschätzten Randmittelwerte nach Kontrolle durch die Kovariaten des Models (a.k.a. estimated marginal means).
Schau mal hier: http://onbiostatistics.blogspot.com/200 ... ns-vs.html

VG
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