wahl der analysemethode

[Saonserei]

Hallo,

vorweg ich bin ein wirklicher statistik-neuling und bräuchte deswegen grundlegende ratschläge wie ich eine erhobene tabelle auswerte..

die tabelle bezieht sich in diesem fall auf 2 spalten:

spalte 1 bezeichnet die gruppen, die mit einem stoff behandelt wurden..hier möchte ich einmal 3 gruppen vergleichen und an anderer stelle 2 gruppen..
spalte 1 müsste also laut meiner einschätzung kategorial sein..

spalte 2 ist die testantwort, die mit 0 und 1 bewertet wird - also ja eigtl. binär..

genau möchte ich jetzt schauen, ob sich die gruppen untereinander, die im test mit 1 bewertet wurden, statistisch voneinander unterscheiden.

ableitend aus anderen arbeiten wäre meine testwahl wie folgt:
beim vergleich von 3 gruppen würde ich die one-way anova nehmen und bei signifikanz dann den fisher-lsd nachschalten, um zu schauen welche gruppen sich unterscheiden (n-gesamt 64,61,62 und n(die mit 1 geantwortet haben) 6,2,12)

beim vergleich von 2 gruppen würde ich einmal den fisher-exact-test nehmen (n-gesamt 52,42 und n(die mit 1 geantwortet haben) 3,6), weil in einer der beiden gruppen unter <5
und an anderer stelle den chi^2-test wählen (n-gesamt 86,84 und n(die mit 1 geantwortet haben) 17,7)

ist diese testwahl richtig oder liege ich schon irgendwo komplett falsch

mfg saonserei

[dutchie]

Hallo saonserei

das klingt sehr merkwürdig, du hast keine intervallskalierte Variable, deshalb
ist ANOVA und t-Test eher nicht angesagt.
obwohl???? wie ist das mit einer binären AV???? das müsste man erst mal ergrübeln!
also eher nicht nicht...

ich versteht auch die gruppierungen nicht, wieviel gruppen hast du?
wurden alle Versuchspersonen mit einen Stoff behandelt (sounds very creepy),ich denke eher ein Teil ja ein Teil nein...
liegt dir das alles als tabelle vor oder als datenmatrix?
so vielleicht?:
gruppe1 Gruppe2
1 1
1 1
1 2
1 2
2 1
2 1
2 2
2 1

beim vergleich von 3 gruppen würde ich die one-way anova nehmen und bei signifikanz dann den fisher-lsd nachschalten, um zu schauen welche gruppen sich unterscheiden (n-gesamt 64,61,62 und n(die mit 1 geantwortet haben) 6,2,12)

Wenn ich verstehe du hast drei gruppen, von der ersten mit n=64 personen haben n=6 mit 1 geantwortet und n=58 nicht mit 1 usw....
das ganze resultiert in einer 3x2 Kontingenztafel, du testet da nicht auf unterschied sondern auf zusammenhang:
gibt es einen zusammenhang zwischen gruppenzugehörigkeit und antwortverhalten mit Chi2 auf kontingenztafel, ja und das ist eventuell problematisch
wegen zu kleiner zellenhäufigkeiten, bei SPSS würdest du jetzt noch unter[exact] etwas auswählen (Monte Carko, denk ich)
Für den Kontrast kannst du das in 3 2x2 Tabellen umdaddeln, das kann aber zu inkonsistenten ergebnissen führen,
andere methoden müsste ich erst nachschauen (sorry).

alle tests müssten so laufen mit CHI2 (das geht auf jeden FAll, ANOVA eher nicht) , du mußt nur die entsprechende Tabelle hinkriegen,

gruß
dutchie

[Saonserei]

das klingt sehr merkwürdig, du hast keine intervallskalierte Variable, deshalb
ist ANOVA und t-Test eher nicht angesagt.
obwohl???? wie ist das mit einer binären AV???? das müsste man erst mal ergrübeln!
also eher nicht nicht...

ich hatte halt eine andere arbeit, die hier ähnlich ist und genau die one-way-anova in einem ähnlichen fall verwendet hat..
ich möchte halt schaun, ob sich der prozentuale anteil der versuchsindividuen, die in abhängigkeit vom treatment eine positive testantwort zeigten, statistisch unterscheidet..

ich versteht auch die gruppierungen nicht, wieviel gruppen hast du?
wurden alle Versuchspersonen mit einen Stoff behandelt (sounds very creepy),ich denke eher ein Teil ja ein Teil nein...

ich habe einmal 3 gruppen (treatmentgruppe + kontrollgruppe mit gleichem lösungsmittel wie beim treatment + kontrollgruppe (mit einem anderen lösungsmittel, da dieses nicht ganz unbedenklich war)
und 2 mal habe ich 2 gruppen (treatmentgruppe und kontrolle)

liegt dir das alles als tabelle vor oder als datenmatrix?

der genaue unterschied zwischen diesen beiden ist mir nicht richtig klar..
so eher:
gruppe.. test
1 .. 1
1 .. 0
1b .. 0
1b .. 1
1c .. 0
1c .. 1
2 .. 0
2 .. 1
2b .. 1
2b .. 0

Wenn ich verstehe du hast drei gruppen, von der ersten mit n=64 personen haben n=6 mit 1 geantwortet und n=58 nicht mit 1 usw....

genau

andere methoden müsste ich erst nachschauen (sorry).

eher danke, dass du dir überhaupt die mühe machst zu antworten

alle tests müssten so laufen mit CHI2 (das geht auf jeden FAll, ANOVA eher nicht)

also wäre eher die beste wahl, gerade bei meiner ersten 3er-gruppierung, diese mit chi^2 aufzudröseln und z.b. erst die treatmentgruppen gegen die kontrolle 1, und dann in einem weiteren test die treatmentgruppe gegen kontrolle 2 und dann beide kontrollgruppen untereinander? und müsste ich nicht, das problem mit der geringen individuenzahl mit positiver antwort durch den fischer-exact-test beseitigen? (also da wo unter 5 mit dabei sind diesen anstelle des chi^2?)

, du mußt nur die entsprechende Tabelle hinkriegen,

wäre das nicht z.b. diese form (oder denk ich da jetzt zu simpel)(für die 3er gruppe mit n=64,61,62)..und woher weiß ich bei auftretender signifikanz, das es kein zusammenhang
<<<<<<<<<<<<<<testantwort 0 <<<<<<testantwort 1
treatment<<<<<<.... 58 ...<<<<<<<....6
kontrolle a<<<<<<.... 59 ...<<<<<<<....2
kontrolle b<<<<<<.... 50 ...<<<<<<<....12

und diese dann aufgeteilt mit chi^2 oder fischer testen?

mfg saonserei

[dutchie]

hallo
saonserei

also wäre eher die beste wahl, gerade bei meiner ersten 3er-gruppierung, diese mit chi^2 aufzudröseln und z.b. erst die treatmentgruppen gegen die kontrolle 1, und dann in einem weiteren test die treatmentgruppe gegen kontrolle 2 und dann beide kontrollgruppen untereinander? und müsste ich nicht, das problem mit der geringen individuenzahl mit positiver antwort durch den fischer-exact-test beseitigen? (also da wo unter 5 mit dabei sind diesen anstelle des chi^2?)

das klingt doch gut
du hast eine treatmentgruppe und zwei kontrollgruppen (eine mit lösungsmittel xv usw..)
das problem entstand jetzt durch die frage: fasse ich die zwei Kontrollgruppen zu einer zusammen, oder unterscheide ich diese gruppen, oder?

die 3x2 tabelle die du beschrieben hast, stellt doch dann die gesamte datenlage dar, oder? da sind alle VP beschreiben?
ich würde so denken du testet die beiden kontrollgruppen, wenn nicht sig fasst du die Gruppen zusammen und vergleichst die big Kontrollgruppe mit n=123 mit treatment.
wenn du zweimal treatment testest, also einmal mit K1 und dann mit K2 vergleichst, wie willst du das interpretieren, wenn die ergebnisse sich widersprechen?
die tabelle sieht aber so aus, dass die kontrollgruppen mit 12 und 2 antworten , die beiden kontrollgruppen unterschiedlich reagieren.
wenn der unterschied zwischen den beiden Kontrollgruppen sig wird, musst du treat einmal mit K1 und dann noch mit K2 vergleichen, jeweils über 2x2.
mußt das dann über die lösungsmittel erklären...?

fisher exacter test geht (klar), eventuell schmiert dir aber der rechner ab, weil die stichprobe zu groß.
bei SPSS auf exact klicken und Rechenzeit einstellen nicht vergessen, (bin mir aber wieder nicht sicher ob das der gemeinte test ist)
da müßtets du mal auf hilfe bei SPSS gucken. aber mach CHi2 plus irgendwas exactes.

gruß
dutchie

[Saonserei]

hallo dutchie

das klingt doch gut
du hast eine treatmentgruppe und zwei kontrollgruppen (eine mit lösungsmittel xv usw..)
das problem entstand jetzt durch die frage: fasse ich die zwei Kontrollgruppen zu einer zusammen, oder unterscheide ich diese gruppen, oder?

ja genau..ich wollte beide kontrollen unterscheiden, und das gleichzeitig mit dem treatment vergleichen..da lag wohl auch das gedankenproblem..jetzt habe ich auch verstanden, dass man das nochmal unterteilen muss

die 3x2 tabelle die du beschrieben hast, stellt doch dann die gesamte datenlage dar, oder? da sind alle VP beschreiben?

ja..das wären für die 3er gruppe alle VP

ich würde so denken du testet die beiden kontrollgruppen, wenn nicht sig fasst du die Gruppen zusammen und vergleichst die big Kontrollgruppe mit n=123 mit treatment.
wenn du zweimal treatment testest, also einmal mit K1 und dann mit K2 vergleichst, wie willst du das interpretieren, wenn die ergebnisse sich widersprechen?
die tabelle sieht aber so aus, dass die kontrollgruppen mit 12 und 2 antworten , die beiden kontrollgruppen unterschiedlich reagieren.
wenn der unterschied zwischen den beiden Kontrollgruppen sig wird, musst du treat einmal mit K1 und dann noch mit K2 vergleichen, jeweils über 2x2.
mußt das dann über die lösungsmittel erklären...?

ja es scheint so, als würde das eine lösungsmittel (alkohol) hier einen einfluss haben..das wurde ja schon auch vermutet, weswegen auch die 2. kontrolle von vorneherein mit dazu genommen wurde..und somit könnte ja z.b. auch ein positiver effekt vom treatment durch das lösungsmittel wieder larviert werden..das wäre so ein erster erklärungsansatz..

ich danke dir für die geduldige problemannahme..ich werde es erstmal wie zuletzt beschrieben angehen


gruß
saonserei