Zwei Gruppen matchen

[lilisi]

Hallo an alle,

in meiner Masterarbeit untersuche ich die Wirksamkeit eines siebenwöchigen Psychoedukationsprogrammes zum Thema Stress bei Studierenden und Pflegeschüler*innen. Die Anzahl der Studierenden ist dabei doppelt so viel wie die Anzahl der Pflegeschüler*innen, wodurch meine Betreuerin meinte, dass ich die beiden Gruppen nach Alter und Geschlecht matchen soll, sodass ungefähr gleiche Gruppengrößen entstehen. Leider war ich in Statistik noch die die hellste Leuchte und hab 0 Ahnung, wie man 1. matcht und 2. mit welcher Anzahl an Pflegeschüler*innen ich matchen soll (Baseline oder Endscreening)?

Studierende:
baseline: n= 294
endscreening: 253

Pflegeschüler*innen:
baseline: n= 201,
endscreening: n=57


Ich wäre sehr dankbar über Tipps oder sonst auch Links zu Seiten, wo ich das nachlesen und mich weiterbilden kann!

Vielen Dank!

[dutchie]

Hallo lilisi,

..das Ganze läuft auf eine ANOVA mit Messwiederholung heraus, oder??

Wenn ja hast du nur bei n =57 Pflege. vollständige Daten
beim Rest fehlt das endscreening.

also n=57

Aber das würde bedeuten, dass man viel Information wegschmeißt!
ist das nötig? ist das sinnvoll? da fallen mir 100 Gründe ein warum das schlecht ist!
z.B. was wenn die Population sich strukturell im Alter und Geschlecht
unterscheiden, dann verliert du externe Validität!!!

Du bestimmst den Anteil der Geschlechter der n = 57, vergleichen, ob der Anteil bei den n = 201 gleich ist
wenn nein hat der dropout was mit dem Geschlecht zu tun...Warum ist dropout bei der beiden Pflege größer?

Dann suchst du in den Studierenden pro Geschlecht Altersgleiche raus...klar?
also zweistufig ...irgendwie.

Literatur, schwierig, es gibt Leute die schreiben Bücher über den Umgang mit missings
z.B. Little, Rubin "Statistical Analysis with Missing Data" , schwierig,

matching lößt das Problem nicht!

gruß
dutchie

[lilisi]

Hey dutchie,

vielen Dank erstmal für deine Antwort!

Eine Fragestellung befasst sich mit der Frage, ob sich die beiden Interventionsgruppen der Studierenden und Pflegeschüler*innen (ST-PE und PS-PE) bezüglich der Veränderung ihrer Stress-, Depressions- und Angstwerte sowie des empfundenen Nutzens voneinander unterscheiden.

Würde man da jetzt drei Variablen bilden (DifferenzStress, DifferenzDepression, DifferenzAngst) und die in einem T-test für unabhängige Stichproben mit den beiden Gruppen integrieren?

Oder gibt es da eine einfachere Variante?




Ich würds auch schade finden, so viele Daten der Studierenden-Gruppe wegschmeißen zu müssen, da es ja auch hart erarbeitete Daten sind....nur bin ich in Statistik leider absolut keine Leuchte und vertraue deshalb meiner Betreuerin ^^

gruß,
Liliane

[dutchie]

hallo liliane

Würde man da jetzt drei Variablen bilden (DifferenzStress, DifferenzDepression, DifferenzAngst) und die in einem T-test für unabhängige Stichproben mit den beiden Gruppen integrieren?

t Test der Differenze, möglich ja, du kannst aber auch eine 2x2 ANOVA machen mit Messwiederholung.
Ich würde die drei Variablen einzeln auswerten, du kannst aber auch alle in eins packen über eine MANOVA.
Zusammenzählen (aggregieren) kannste die nicht.

...noch einfacher als t Test geht nicht.

Zum matching, es gibt noch die Möglichkeit eine propensity score zu bilden, aber eher eine komplizierte Sache.

Ich glaube folgende Idee, steckt dahinter:
Die Studierende werden rausgeschmissen, wegen des dropouts in der anderen Gruppe,
da fällt die baseline Messung ja weg, wenn du Messwiederholung machst, und du hast
nur N =57 zu beiden Zeitpunkten.

Jetzt kann der dropout bedingt sein
z.b. eher Frauen droppen out (das kann man auch untersuchen)...

Jetzt versucht man den dropout für die andere
Gruppe ohne dropout quasi zu simulieren,um die beiden Gruppen wieder vergleichbar zu machen,
dies aber nicht zufälling sondern, sonder unter Berücksichtigung bestimmter Variablen, die für den dropout
verantwortlich sein könnten.

gruß
dutchie


dutchie