Problem beim U-Test und Fisher-Test, was rechnen?

[Paranoire]

Hallo,
ich schreibe momentan meine Abschlussarbeit und habe hierfür eine klinische Studie durchgeführt.

Zur kurzen Erklärung: es wurden Patienten befragt und abgeklärt, ob sie eine Krankheit haben (dychotom: ja/nein), diese wären dann zwei Gruppen (also krank: ja/nein).

Nun möchte ich herausfinden, ob verschiedene Bedingungen hiermit eher korrelieren, also ob die Patienten, die krank sind zB auch eher depressiv sind, eine niedrigere Lebensqualität haben oder mehr Stress haben.
Ein weiterer Punkt: nahmen die Patienten vor der Erkrankung ein bestimmtes Medikament (ja/nein kodiert).

Mein Plan sieht wie folgt aus: es ist eine sehr kleine Stichprobe (N<20, liegt wohl schlussendlich bei 17-18). In diesem N sind beide Gruppen (voraussichtlich sind 70% der Befragten krank). Um zu schauen, welcher Test zu benutzen ist, würde ich erstmal G*Power nehmen. (hat jemand eine Idee ausser G*Power?)

Ich würde gern für die intervallskalierten Daten einen U-Test rechnen wollen (zB ist das BDI-Ergebnis intervallskaliert; Punktwerte), für den Vergleich krank/nicht krank; Medis/keine Medis diesen Fisher-Test (so wie Chi-Quadrat nur nonparametrisch).
Also prinzipiell: ist eins der Dinge in der Gruppe krank signifikant höher?
Bitte korrigieren, wenn der Ansatz falsch ist!! Danke

Ist das so korrekt? Ich hatte bislang nur paramtrische Testverfahren und bin daher etwas überfordert.
Wenn mir nun noch jemand sagen kann, was ich zB bei SPSS eingeben muss, wäre ich wirklich sehr dankbar! =)

Vielen Dank schon mal im Voraus!!
LG, Anni

[drfg2008]

Ist das so korrekt?

Nein, es klingt nach vielen Mißverständnissen. Z. B. ist der Chi-Quadrat Test ebenfalls ein nichtparametrischer Test. Nur ist der "Fisher's Exact Test" eben der exakte Test. Dein kleines N wird ein großes Problem sein und G*Power ist wohl eines der besten Programme. Wahlweise bieten sich natürlich noch andere an, etwa SamplePower (kostenpflichtig). An den Ergebnissen ändert sich nichts. Dann sind die ungleichgroßen Gruppen ein Problem. Auch beim U-Test.

Und wie man sie einsetzt, findest du zum Beispiel hier:

http://www.youtube.com/watch?v=PDSdeUaO-FE

+ 60 weitere Videos zu anderen Verfahren

und nicht bei G*Power. Es gibt aber auch Bücher.

Um zu schauen, welcher Test zu benutzen ist, würde ich erstmal G*Power nehmen.

Gruß

[Paranoire]

Hallo,
vielen Dank für die Antwort
das Video hat mir ziemlich weiter geholfen. Allerdings wird dort am Ende ein Beispiel gerechnet, in dem es auch unterschiedliche Gruppengrößen gibt (dort geht es um Männer und Frauen).
Kann ich diesen Test dann dennoch rechnen?
Ich würde das ansonsten nämlich für meinen Fall so adaptieren.

edit:
ich hab nochmal ein bisschen recherchiert:
also den Chi-Quadrat-Test kann ich definitiv nicht nehmen, denn der Erwartungswert pro Feld muss ja mindestens 5 betragen, also Stichprobengröße mindestens 20.

Dann läuft es wohl auf den exakten Fisher-Test hinaus.

Für die intervallskalierten Daten würde ich dann den U-Test rechnen, da in dem Video-Beispiel auch zwei unterschiedlich große Gruppen waren.

Bitte korrigiert mich, wenn ich bei irgendwas falsch liegen sollte!

Nun noch meine letzte Frage:
Ich bin ehrlich gesagt etwas überfordert mit G*Power. Die Uni Münster hatte da so einen netten Test, aber ich finde den Link nicht mehr.
Ich wüsste einfach gern, was für eine Stichprobengröße anzuvisieren wäre (95% Sicherheit). Brauche ich dafür noch andere Daten? Grundgesamtheit wäre in meinem Fall schwer zu ermitteln. Ich meine da mal etwas von Erwartungswerten gehört zu haben, zB wenn man erwartet, dass 80% der Erkrankten depressiv sind man ein kleineres N benötigt als wenn man von 60% ausgeht (jeweils bei den Gesunden dann 20% bzw 40%).

Eigentlich ist es nicht so schwer wie ich dachte und ich hoffe, dass ich nun auf dem richtigen Weg bin und nichts übersehen habe und die beiden Tests nutzen kann.
Wenn jetzt soweit alles stimmt und ich noch über G*Power Bescheid weiß, bin ich glücklich

Wenn jemand noch einen Tipp hat, bin ich gern für Kritik offen.
Danke nochmal!!
LG

[drfg2008]

Allerdings wird dort am Ende ein Beispiel gerechnet, in dem es auch unterschiedliche Gruppengrößen gibt (dort geht es um Männer und Frauen).

Das Beispiel stammt aus meinem Kurs an der FU-Berlin. Zufällig waren gerade an diesem Termin mehr Frauen als Männer eingeschrieben. Die ungleiche Stichprobe hat also eher pragmatische Gründe.

U-Test und Chi-Quadrat Test liegen zwei unterschiedliche Fragestellungen zugrunde. Daher zunächst die Fragestellung berücksichtigen.

Gruß

[Paranoire]

Hallo,
wie meinst du das "können keine Konsequenzen für den U-Test abgeleitet werden"?

Das mit der Fragestellung ist mir glaub ich klar.
Konkret würde ich in meiner 2x2 Tabelle die Werte eingeben für 1. Medis ja/nein und 2. krank ja/nein und dann den p-Wert berechnen.
Zur Erklärung: es geht um eine Erkrankung durch Nebenwirkung der Medis.

Da ich bei SPSS bei dem exakten Test eine Fehlermeldung erhalte (warum auch immer), würde ich den Link unter dem Wiki-Artikel nutzen (zur Online-Berechnung).

Meine H0 lautet: Leute die Medis nehmen sind genauso häufig krank wie Gesunde. Ha: Leute die Medis nehmen sind häufiger krank.
Ist das dann eine einseitige (rechtsseitige) Testung? Oder beidseitig, da H0 keinen Unterschied macht?

Bitte hierzu noch einmal Hilfe, ob der Ansatz korrekt ist und wie das Ganze gerichtet ist.

Nochmal zum U-Test: auch hier: krank/nicht krank in Zusammenhang mit einem BDI-Punktwert. H0= kranke haben keinen höheren BDI als Gesunde; ich nehme dann den U-Test bei SPSS (wird nicht signifikant), also H0 beibehalten.

So korrekt?

Viele Grüße

[drfg2008]

Die ungleiche Stichprobe hatte eher pragmatische Gründe.

Der Chi-Quadrat Test testet auf Unabhängigkeit, der U-Test auf Lageunterschiede.

Eigentlich sollten bei SPSS keine Fehlermeldungen auftauchen.

Gruß