Statistik Gruppenunterschiede

18/08/2013 - 17:37 von hjcasal | Report spam
Hallo Guru's

Ich hoffe, jemand kann mir etwas weiter helfen.

Ausgangslage:
Ich habe verschiedene Messungen (u.a. Puls, Temperatur, Hautwiderstand, Leistungen bei kognitiven Testverfahren, etc.) mit verschiedenen Diagnosegruppen.
Die Leistungen in den kognitiven Testverfahren sind im Vergleich zu einer gesunden Altersreferenzpopulation in Form von T-Werten angegeben. Bekannt sind jeweils T-Werte, Diagnosen, Alter, Geschlecht, etc.

Fragen:
1. In erster Durchsicht besteht der Verdacht, dass eine spezielle Diagnosegruppe (Diag_A) willentlich bei einzelnen Messungen bei kognitiven Testverfahren schlechter geleistet hat, als es ihnen möglich gewesen wàre (sehr inhomogene Leistungen, teilweise schlechter als schwerst hirngeschàdigte, etc.).
- a) ist es statistisch legitim mit T-Werten zu rechnen?
- b) Welche statistischen Verfahren sind sinnvoll, obigen Verdacht zu belegen?

2. Innerhalb Diag_A besteht zudem der Verdacht, dass die individuellen Leistungsstrategien recht unterschiedlich sind.
- a) kann man durch z.B. Clusteranalysen einzelne Strategien herausfiltern?
- b) falls ja, mit welchen Verfahren?

Ich hàtte noch 1000 Fragen, bin jedoch schon froh, wenn jemand mit bei diesen Fragen kompetent etwas weiterhelfen kann.

Liebe Grüsse
H.J. Casal
 

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#1 Marcus Glöder
27/08/2013 - 06:26 | Warnen spam
Am 18.08.2013 17:37, schrieb :
Hallo Guru's

Hallo H.J.

leider muss ich Dich enttàuschen. Ich bin kein Guru. ;-)

Ich hoffe, jemand kann mir etwas weiter helfen.

Mal schauen.

Ausgangslage:
Ich habe verschiedene Messungen (u.a. Puls, Temperatur, Hautwiderstand,
Leistungen bei kognitiven Testverfahren, etc.) mit verschiedenen
Diagnosegruppen.



Was genau willst Du eigentlich tun? Sollen die Verschiedenen Gruppen
miteinander verglichen werden? Oder immer nur jeweils eine
Diagnosegruppe mit der Referenzgruppe? Hast Du unabhàngige oder
abhàngige Stichproben (letzteres zum Beispiel durch Messwiederholungen)?
Oder testest Du im Vergleich mit einem vorgegebenen Wert?

Die Leistungen in den kognitiven Testverfahren sind im Vergleich zu
einer gesunden Altersreferenzpopulation in Form von T-Werten angegeben.
Bekannt sind jeweils T-Werte, Diagnosen, Alter, Geschlecht, etc.



Da irritiert mich etwas: Diagnosen, Alter und Geschlecht sind Variablen,
für die auf der individuellen Ebene den einzelnen ProbandInnen Werte
zugewiesen werden. Die Verknüpfung von Variablenwerten und ProbandInnen
geschieht über eine Datenmatrix. Jetzt sprichst Du in einem Atemzug auch
von T-Werten. Was meinst Du damit? t (oder T) ist die Testgröße des
t-Tests. Um t zu berechnen, benötigst Du zwei Mittelwerte und die
dazugehörigen Standardabweichungen und Fallzahlen. Das sind insgesamt
sechs Angaben, die sich alle auf der Aggregatebene befinden. Daraus ist
leicht zu erkennen, dass ein t-Wert sich eben auch auf der
Aggregatebene, nicht wie Variablenauspràgungen auf der individuellen
Ebene, bewegt. Meiner Ansicht nach gibt es zwei Möglichkeiten: entweder
Deine T-Werte bewegen sich auf der individuellen Ebene, d.h. jedem
Probanden und jeder Probandin ist ein T-Wert zugewiesen. Dann sind Deine
T-Werte aber etwas anderes als das t als Testgröße des t-Tests. Du
müsstest dann schon sagen, was. Oder es handelt sich tatsàchlich um die
Testgrößen. Dann solltest Du sagen, wie die ermittelt wurden. Sind das
t-Werte, die aus t-Tests resultieren, die mit den einzelnen
Diagnosegruppen jeweils im Vergleich zur Referenzgruppe gemacht wurden?
Warum wurden dann t-Tests und nicht eine Varianzanalyse durchgeführt?
und wenn Du die T-Werte in einem Atemzug mit Diagnosen, Alter und
Geschlecht nennst: heißt das dann, dass Du davon auch nur aggregierte
Werte hast und wenn ja welche? Mittelwerte? Scores?
Standardabweichungen? was sonst?


Fragen:
1. In erster Durchsicht besteht der Verdacht, dass eine spezielle
Diagnosegruppe (Diag_A) willentlich bei einzelnen Messungen bei
kognitiven Testverfahren schlechter geleistet hat, als es ihnen möglich
gewesen wàre (sehr inhomogene Leistungen, teilweise schlechter als
schwerst hirngeschàdigte, etc.).
- a) ist es statistisch legitim mit T-Werten zu rechnen?



Wenn es systematische Verzerrungen gibt, dann kannst Du zwar jedwede
statistische Auswertung vornehmen (rechen kannst Du immer!), die daraus
resultierenden Ergebnisse aber in irgendeiner Weise zu interpretieren,
ist grob fahrlàssig. Kurz: lass es!

- b) Welche statistischen Verfahren sind sinnvoll, obigen Verdacht zu
belegen?



Hm. Da müsste ich mal in den Borz reinschauen und darüber nachdenken. In
der Zwischenzeit, kannst Du ja mal meine anderen Fragen beantworten.

(Wenn Du zwei metrische Variablen korrilieren willst, wàre eine einfache
Möglichkeit, einzelne Ausreißer zu identifizieren, die, zuerst ein
Streudiagramm zu erstellen. Wenn Du dann siehst, dass zum Beispiel in
einer Untersuchung über eingeschulte Kinder ein Kind angeblich 110 kg
wiegen soll, dann kannst du den Fall einfach aus der Analyse ausschließen.)

Folgendes habe ich im Internet zum Weiterlesen gefunden:

http://www.amazon.de/Datenqualit%C3...3486582143

http://www.amazon.de/Datenqualit%C3...3486582143

http://www.von-der-lippe.org/dokume...zahlen.pdf


2. Innerhalb Diag_A besteht zudem der Verdacht, dass die individuellen
Leistungsstrategien recht unterschiedlich sind.



Was sind »Leistungsstrategien«?

- a) kann man durch z.B. Clusteranalysen einzelne Strategien herausfiltern?
- b) falls ja, mit welchen Verfahren?



Eine Idee dazu könnte ich erst haben, wenn ich weiß, was Du mit
»Leistungsstrategien« meinst. Es fehlen einfach eine ganze Reihe
Informationen über Deine Untersuchung: Worum geht es dabei? Welche
Hypothesen sollen überprüft werden? Sind die Hypothesen einseitig oder
zweiseitig formuliert? Welche Messinstrumente wurden dafür eingesetzt?
Mit welchen statistischen Verfahren wurden die Daten ausgewertet? Etc. pp.


Ich hàtte noch 1000 Fragen, bin jedoch schon froh, wenn jemand mit bei
diesen Fragen kompetent etwas weiterhelfen kann.



Wie Du siehst: ich habe 1001 Fragen. ;-) Vielleicht kannst Du zu der
einen oder anderen ja etwas sagen.


Liebe Grüsse
H.J. Casal



Viele Grüße
Marcus

Literatur

Borz, Jürgen, (6)2005: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler.
Heidelberg: Springer

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