STATISTIK-FORUM.de

Hallo und vielen Dank erstmal für die ausführlichen Antworten!

@PonderStibbons

Nur NB, wer verbreitet 2016 immer noch den Unsinn, dass t-Tests eine normalerteilte
abhängige Variable erfordern?

Ich muss gestehen ich habe mich größtenteils im Internet informiert und ich weiss auch, dass das nicht der beste Weg ist. Patienten, die ihre Erkrankungen googlen, kommen auch nicht immer zu richtigen Ergebnissen.
Allerdings habe ich viele Quellen benutzt und der allgemeine und aktuelle Konsenz war: t-Test für normalverteilte und Mann-Whitney-Test für nicht-normalverteile Daten.

Kannst du mich aufklären? Hast du eine Quelle? Ich beschreibe schliesslich genau das in meinem Methodikteil.

@bele
Vielen Dank erstmal für die aufheiternden Worte!

In diesem Sinne solltest Du berichten, dass es nicht möglich ist, bei 34 positiven Fällen die Bedeutung von 60 Parametern (z. T. ordinal) durch ein lineares Modell wie die logistische Regression erschöpfend zu entscheiden.

Es tut mir Leid falls es zu Verwirrungen gekommen ist:
Ich hatte eben diese ca. 60 Variablen ausgewählt und sie vorerst nur einzeln mit der HM korreliert. Davon habe ich dann lediglich 10 (!) Variablen der logistische Regression zugeführt. Bei der schrittweisen Selektion sind nur 5 Variablen übrig geblieben. Sind das immernoch zu viele um eine angemessene Aussage treffen zu können?
Wenn ja, wie würde ich den Fakt begründen? Oder würde es ausreichen, wenn ich schreibe, dass bei 34 positiven Fällen die Beudeutung von X Parametern.... nicht erschöpfend zu entscheiden ist?

Du rechnest also einen einfachen Paarvergleich: früh operierte versus spät operierte, wer ist seltener im Krankenhaus gestorben.

Meinst du eine log. Regression nur mit der Gruppen-Variable? Oder ein Chi-Quadrat-Test? Den habe ich bereits durchgeführt.

Dann suchst Du Dir eine Handvoll von Prädiktoren aus dem Lehrbuch und der Vorstudie aus, und rechnest eine multiple Regression und anschließend rechnest Du auch noch die Schrittweise Regression.

Erstere Regression soll mit Methode "Einschluss" erfolgen? Ich verstehe leider nicht recht inwieweit ich die Unterschiede zwischen den beiden Methoden erläutern soll/kann.


Es tut mir wirklich leid, dass ich hier solche banalen Fragen stelle. Ich bin leider etwas erschlagen von der ganzen statistischen Auswertung.

Hi,

In absehbarer Zeit regiert die Bayes-Statistik. Schwer und nur mit Kenntnis
durchzuführen, aber die Ergebnisse sind geradeheraus zu interpretieren.
Bei dem herrschenden Signifikanztest-Schwachsinn ist es genau umgekehrt.

- Einschränkungen bei der Durchführung und den Interpretationen ('Signifikanztest Schwachsinn') werden genauso bleiben.
- Auch kann sich zeigen, dass sich Manipulationsmöglichkeiten noch gravierender auswirken.

Gruß
S.

- Einschränkungen bei der Durchführung und den Interpretationen ('Signifikanztest Schwachsinn') werden genauso bleiben.

Es handelt sich im Ergebnis um Aussagen p(H|D), nicht mehr um p(D|H), was dem entspricht, was man wissen will
und auch einigermaßen stimmig interpretieren kann.

- Auch kann sich zeigen, dass sich Manipulationsmöglichkeiten noch gravierender auswirken.

Mag sein. Falls das auf die Apriori-Wahrscheinlichkeiten abhebt, die machen eher wenig sorgen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons