STATISTIK-FORUM.de

[blacky78]

Hi,
ich gehöre leider zu der Gruppe der Mediziner, die statistisch völlig unbedarft sind und da ich durch Literaturrecherchen keine Antwort auf mein Problem finden konnte, hoffe ich, dass ihr mir vielleciht helfen könnt.

Das Problem grob zusammengefasst: Ich werte von 100 Patienten CT Bilder aus, aus denen sich, sagen wir, 4 unterschiedliche Werte (z.B. Bildhelligkeit,Kontrast, etc) ableiten lassen. Die Patienten sind insgesamt in nur 2 Gruppen zusammengefasst. Ich suche bei den 4 Bildwerten den Wert, der mir am meisten hilft, die Gruppen unterscheiden zu können. Da die Werte normalverteilt und unabhängig sind, mache ich das mit einem t-test und anschließender ROC Analyse.

Leider - sind die Ergebnisse für die einzelnen Werte nicht berauschend. Wenn ich aber, und jetzt kommen wir zum eigentlichen Problem, z.B. 2 Werte in einer Exceltabelle multipliziere und durch einen 3. Wert dividiere (z.b. Bildhelligkeit*Kontrast/Standardabweichung d. Bildhelligkeit), erreiche ich ein hervorragendes Ergebnis mit guter Spezifität/Sensitivität etc.

Wie lässt sich dies erklären? Dass das ganze so funktioniert, habe ich leider weniger wissenschaftlich, als eher ganz empirisch bei einem Bierchen und starren auf eine Exceltabelle herausgefunden.

Ich danke euch für etwaige Lösungsvorschläge!
Gruß
blacky78

[strukturmarionette]

Hi,

Leider - sind die Ergebnisse für die einzelnen Werte nicht berauschend. Wenn ich aber, und jetzt kommen wir zum eigentlichen Problem, z.B. 2 Werte in einer Exceltabelle multipliziere und durch einen 3. Wert dividiere (z.b. Bildhelligkeit*Kontrast/Standardabweichung d. Bildhelligkeit), erreiche ich ein hervorragendes Ergebnis mit guter Spezifität/Sensitivität etc.

Das ist ziemlich unkonkret und schwer nachzuvollziehen.

Vorschlag für ein Verfahren: Diskriminanzanalyse.

Gruß
S.

[blacky78]

um das ganze etwas nachvollziehbarer zu machen:
sagen wir ich habe 100 Autos mit den Eigenschaften: Max.Geschwindigkeit, Alter, Hubraum, Drehzahlmoment..
Ich weiß, das von den 100 Autos 40 bei einem Wettrennen gewinnen, der Rest geht... kaputt.

Jetzt möchte ich die Gruppenzugehörigkeit, laso die Wahrsch. für das Gewinnen eines Fahrzeugs vorhersagen, was mit einer Diskriminanzanalyse (Roc basiert) wohl am einfachsten geht.
Die Frage ist, wenn ich die Maxgeschw., Hubraum multipliziere und das durch das Alter teile und dann nur mit diesem neuen Wert pro Auto rechne, ich gute Ergebnisse hab, und die Werte (Geschw.,Hubraum....) einzeln betrachtet (oder auch in SPSS zusammengefasst bei der Disc.-analyse) die Sensitivität u. Spezifität grundlegend schlechter ist, als bei dem neu gebildetem Wert.

Ich hoffe die Problematik ist jetzt etwas verständlicher.