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[VanWE]

Guten Tag,
ich könnte ein wenig Hilfe bei der statistischen Auswertung bei meiner Doktorarbeit gebrauchen. Ich komme bei der Auswahl eines geeigneten Testverfahrens einfach nicht weiter.
Folgendes Thema:
Ich habe retrospektiv Daten zu einer Therapiemethode erhoben. Dabei geht es um die Injektion eines Medikamentes.
1.Primäres Ziel war die Erfolgs- und Komplikationsrate der Therapie zu ermitteln: Primärerfolg ja/nein (nach erster Injektion), Gesamterfolg ja/nein (eine oder mehrere Injektionen ), Komplikation aufgetreten ja/nein.
2. Weiterhin sollte der Einfluss verschiedener Faktoren auf den Erfolg bzw Misserfolg und die Komplikationsrate ermittelt werden.
Erhoben habe ich folgende Daten: Geschlecht, Alter, BMI, Medikamenteneinnahme,Risikofaktoren, Injektionsmenge und verschiedene Laborwerte. Dementsprechend habe ich verschieden skalierte Daten.
Die Fallzahl ist 157 und die Daten sind nicht normalverteilt. Gearbeitet habe ich bisher mit SPSS.
Mein Problem ist nun das ich nicht weiß welches Testverfahren ich anwenden kann, um herauszufinden ob Geschlecht/Alter/BMI/... einen EInfluss auf den Erfolg der Therapie haben.
Die genaue Fragestellung wäre ja dann zum Beispiel: Hat das Geschlecht einen EInfluss auf die Erfolgsrate/Komplikationsrate? oder eher : Zeigt sich ein Unterschied in der Erfolgsrate bei Frauen und Männern?
Ich habe überlegt den Mann-Whitney-U-Test anzuwenden. Wäre das passend?
Kann ich das selbe Verfahren auf alle Daten anwenden, obwohl ein unterschiedliches Skalenniveau vorliegt? oder muss es vorher verändert werden? Zum Beispiel, dass ich das Alter in verschiedene Altersgruppen einteile und somit ein ordinalskaliertes Niveau erhalte?

Ich würde mich sehr über eine Antwort freuen.
Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Deine abhängigen Variablen sind kategorial (binär).

Zusammenhang binär/kategorial: Kreutabelle mit Chi² Test.
Zusammenhang binär/ordinal: Mann-Whitney U-Test (binäre Variable als Gruppierungsvariable).
Zusammenhang binär/intervallskaliert: t-Test für unabhängige Gruppen (binäre Variable als Gruppierungsvariable), mit Welch-Korrektur.

Vorhersage einer binären outcome-Variable simultan durch mehrere Variablen: multiple binär-logistische Regressionsanalyse.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe retrospektiv Daten zu einer Therapiemethode erhoben.

- vielleicht Kaplan-Meier Analysen o.ö.

Gruß
S.

[bele]

Ich denke, dass Du die ganzen bivariaten Tests vergessen und logistische Regressionen rechnen solltest, bei denen Geschlecht, Alter und BMI gemeinsam in ein Modell aufgenommen werden, Wenn Deine Frauen jünger als Deine Männer sind hälst Du sonst ggf einen Alterseffekt für einen Geschlechtereffekt.

LG Bernhard

[VanWE]

Danke für die schnellen Antworten!
Also habe ich es richtig verstanden, dass ich ,um den Einfluss der metrischen Daten (Alter, BMI, usw..) auf den Primärerfolg (nominal/binär) mit dem t-Test untersuchen kann? Geht das denn auch, obwohl meine Daten nicht normalverteilt sind? Oder könnte ich dann als nicht-parametrischen Test den Mann-Whitney U Test verwenden um die selbe Aussage zu bekommen?
Danke nochmal und liebe Grüße!

[PonderStibbons]

"Normalverteilte Daten" braucht man nirgends nie nicht (außer vielleicht bei Signifikanztests des Pearson-Korrelationskoeffizienten). Im Falle des t-Tests sollen die Messwerte in jeder der beiden Gruppen jeweils aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen, nicht die der Gesamtgruppe. Aber auch das ist nur erfordelich bei kleinen Geamtstichproben (ca. n < 30). Bei ausreichender Stichprobengröße ist der T-Test robust.

Oder könnte ich dann als nicht-parametrischen Test den Mann-Whitney U Test verwenden um die selbe Aussage zu bekommen?

Der nutzt die Daten weniger gut aus, weil er sie als Rangdaten analysiert, und er vergleicht keine Mittelwerte,
er ist aber verwendbar.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons