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[cm123]

Ich habe eine Patientengruppe, bei der ein Merkmal vor und nach einer Therapie getestet wurde. Das Merkmal kann die Ausprägungen positiv, neutral und negativ annehmen.

Ich habe also eine Tabelle mit Werten, wie z.B.:

Vor Therapie:
14 positiv, 11 negativ, 3 neutral
Nach Therapie:
11 positiv, 12 negativ, 5 neutral

Nun möchte die Betreuerin meiner Arbeit, dass ich beschreibe, ob sich diese Häufigkeiten unter Therapie signifikant verändert haben.

Ich verstehe auch nach langen Überlegungen und intensiver Recherche nicht, wie ich das am besten beschreiben sollte. Macht es Sinn, den McNemar-Test für jede Ausprägung einzeln zu verwenden?
Also mit dem McNemar-Test Aussagen zu generieren wie "Die positiven Ausprägungen haben gegenüber den nicht-positiven (= negative + neutrale) nicht signifikant abgenommen" "Die neutralen Ausprägungen haben gegenüber den nicht neutralen (= positiven + negativen) signifikant zugenommen", etc?

Oder gibt es irgendwie einen einfacheren/besseren Weg?

Ich bin für jede Hilfe sehr dankbar!

[PonderStibbons]

Kann man die Messung als ordinalskaliert betrachten? In dem Fall käme der Vorzeichentest in Betracht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[cm123]

Ja, die Daten sind Nominalskaliert, der Vorzeichentest scheint mir gut zu passen Vielen Dank für die schnelle Hilfe!

Bei dem eigentlich untersuchten Merkmal handelte es sich sogar um ein rationalskaliertes. Es wurde eine Rezeptoraktivität gemessen und ins Verhältnis gesetzt zur durchschnittlichen Rezeptoraktivität einer gesunden Kontrollgruppe. Die Rezeptoraktivität der gesunden Kontrollgruppe wurde als 100% festgelegt.

Bei den Messwerten der Probanden wurde dann folgende Zuteilung vorgenommen:
Rezeptoraktivität > 130% = positiv
Rezeptoraktivität < 70% = negativ
Rezeptoraktivität zwischen 70 und 130% = neutral

Diese gemessenen Rezeptoraktivitäten (also die Prozentwerte = die relative Rezeptoraktivität) vor und nach Therapie habe ich bereits mit dem t-Test für verbundene Stichproben auf signifikante Unterschiede überprüft. Ich kann also bereits sagen: "Die durchschnittliche Rezeptoraktivität hat sich unter Therapie nicht signifikant verändert". Nun soll mit dem Vorzeichentest zusätzlich noch die Aussage dazukommen "Auch die Anzahl an Patienten mit positiver, negativer und neutraler Aktivität hat sich nicht signifikant verändert".

Macht das so Sinn bzw. ist das so zulässig? Oder ist es generell eine sehr schlechte Idee, dass ich die Daten quasi erst in gewisser Weise ihrer Genauigkeit beraube und dann noch mal auf signifikante Unterschiede teste?

[PonderStibbons]

Ja, die Daten sind Nominalskaliert, der Vorzeichentest scheint mir gut zu passen

Der Vorzeichentest ist für ordinale Daten, nicht kategoriale ("nominale"), daher meine Frage.

Diese gemessenen Rezeptoraktivitäten (also die Prozentwerte = die relative Rezeptoraktivität) vor und nach Therapie habe ich bereits mit dem t-Test für verbundene Stichproben auf signifikante Unterschiede überprüft. Ich kann also bereits sagen: "Die durchschnittliche Rezeptoraktivität hat sich unter Therapie nicht signifikant verändert". Nun soll mit dem Vorzeichentest zusätzlich noch die Aussage dazukommen "Auch die Anzahl an Patienten mit positiver, negativer und neutraler Aktivität hat sich nicht signifikant verändert".

Wozu denn? Du hast eine vollwertige Analyse, machst dann die Skala kaputt und führst im Prinzip dieselbe Analyse durch, nur eben mit kaputter Skala. Wenn dann was anderes herauskommen sollte, welche Aussage hättest Du dann? "Die Rezeptoraktivität verändert sich, aber auch nicht"? Und wenn dasselbe herauskommt, ist man nicht klüger als vorher.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[cm123]

Ordinal meinte ich. Kleiner Flüchtigkeitsfehler, sorry!

Die gleichen Bedenken hatte ich auch bezüglich dieses Vorgehens. Aber die Betreuerin meiner Arbeit hat mir das so nahe gelegt. Ich werde es jetzt mal so machen und ihr aber auch noch mal schildern, dass das vielleicht gar nicht unbedingt sinnvoll ist.

Nochmals vielen Dank!