2 nominale Variablen als Gruppenvergleich

[StatistikNeulingxyz]

Hallo,

ich habe leider in allen bisherigen Themen keine Antwort auf meine Frage gefunden (obwohl ich glaube, dass sie nur für mich als Statistik-Neuling schwierig zu beantworten ist):

Ich will gerne eine Art Messwiederholung für nominale Variablen machen, aber das im Bezug auf eine Gruppeneinteilung. Genauer gesagt haben Probanden vor und nach Behandlungsintervention nominale Fragen beantwortet (zB Kopfschmerz Ja/Nein). Nun will ich herausfinden, ob sich deren Antworten verändert haben je nachdem ob die Probanden eine Intervention erfahren haben oder nicht (Gruppeneinteilung).

Mein Ansatz war jetzt, zuerst in SPSS die "Datei aufteilen" (nach Gruppen) und dann eine Kreuztabelle inkl. Chi-Quadrat zu machen. Allerdings werden jetzt für jede Gruppe einzeln die nominale Angabe aus dem 1. mit dem 2. Fragebogen verglichen. Aber eigentlich will ich ja sehen, ob sich die Angaben zwischen 1. zu 2. Fragebogen bei der Gruppe mit Behandlungsintervention anders verändert haben als bei der Kontrollgruppe.

Ich freue mich sehr, falls mir jemand weiter helfen kann!

[dutchie]

Hallo SNxyz

Ich finde, dass das Problem gar nicht einfach oder trivial ist.

Unterschiede, Veränderungen -->dichotom ist McNeamar test,
aber ..mmpf... (da fehlt mir jetzt ein smile, ich mach mal so )

Du hast Gruppe T1 und T2 und alles ist nominal!
Du müsstest T1 und T2 verrechnen zu einem Veränderungswert
Beispiel Kopfschmerz:
T1 T2
ja ja --> konstant eins
ja nein ---> verbessert
nein ja ---> verschlechtert
nein nein ----> konstant zwei

Jetzt hast du zwei Verteilungen dieser vierstufigen nominalen Variable "Veränderung"

Ich hab folgendes Buch:
https://www.zvab.com/9783621271561/Bin% ... 271562/plp
Da wird sowas besprochen, weil vieles wird nominal/dichotom auch einfacher und besser...

Jetzt hast du zwei Verteilungen dieser vierstufigen nominalen Variable "Veränderung"
Damit kannste jetzt CHI2 machen mit Gruppe, aber damit ist die Kreuztabelle noch nicht durchanalysiert.
..du kannst z.B die konstanten mal weglassen, das ist die McNemar Idee, und schauen was die 2x2 Tafel sagt.

Aber next problem CHI2 braucht VP , mal schlau machen über Fisher-Pitman test, SPSS exacter Test usw...
und dann binomial rechnen.

gruppe 1 verbessert 7
gruppe 2 verbessert 2

jetzt unterstellt du zufall, d.h. das passiert mit Trefferwahrscheinlichkeit p = 0.5
Jetzt rechnest du binomial die Wahrscheinlichkeit aus für, x kleiner gleich 2 treffer bei 9 versuchen und p = 0.5
ist das kleiner alpha gibts einen unterschied. Du siehst das Probelm?
Es kann sein, dass in Gruppe 2 sich sig mehr verbessern,
ohne dass sich in Gruppe 1 sig mehr verschlechtern.

Wenn deine nominale Variable jetzt dreistufig ist, ist die Veränderungsvariable entsprechen komplex.
und zu T1 muss die Symptomatik gleichverteilt sein.

... du kannst das aber auch ganz anders machen, und die Prozentwerte zwischen den Gruppen einzeln vergleichen.
und darum Vertrauensintervalle oder Differenzen von Prozente berechnen und irgendwie über z oder F rechnen,
das ist aber auch alles nur mit viel VP sinnvoll.

gruß
dutchie

[StatistikNeulingxyz]

Vielen Dank für die ausführliche Antwort!

Das mit dem Veränderungswert ist ein sehr guter Tipp. Allerdings ist es tatsächlich etwas komplizierter, die Veränderung je Gruppe dann nicht nur deskriptiv darzustellen, sondern eben auch in Werten herausfinden, ob die Veränderung signifikant ist. Ich glaube dazu reicht mein Statistik Verständnis aktuell noch nicht aus und ich werde mich nochmal genauer dazu einlesen.

Danke,
SNxyz

[Allegra1]

Hallo SNxyz,
also ich kann hier meine zwei Cent aus der Psychotherapieforschung beitragen, da geht es ja auch ganz oft um Gruppenvergleiche. (z.B. Gruppe 1 bekommt Therapie, Gruppe 2 ist Wartelisten-Kotrollgruppe und es gibt jeweils mindestens zwei Zeitpunkte vor und nach der Behandlung t1 und t2).
Was man in diesem Bereich eigentlich standardmäßig macht, ist, dass man zunächst schaut, ob die beiden Gruppen sich zu t1 unterscheiden (was sie ja nicht sollten, wenn die Probanden randomisiert zugeteilt wurden) und dann schlicht testet, ob die Gruppen sich in der UV zu t2 signifikant unterscheiden. Man macht also gar keine Untersuchung der Veränderung. Mich hat das zu Beginn ziemlich irritiert, aber es ist absolut standard. Vielleicht hilft dir das ja dahingehend, dass du gar nicht so kompliziert denken musst?
lg Allegra