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Vergleich zweier nichtparametrischer Verteilungen

Vergleich zweier nichtparametrischer Verteilungen

Beitragvon poorts » 10.02.2018, 10:31

Hallo,
es liegen mir zwei Verteilungen (A und B) vor, derart, dass pro Altersklasse die in dieser Klasse durchgeführten OPs dargestellt werden:
z.B. so:
A
Klasse 0 - 5 Jahre 5 - 10 Jahre 10 - 15 Jahre 15 - 20 Jahre ...
OPs in dieser Klasse 10 25 35 120 ...

B
Klasse 0 - 5 Jahre 5 - 10 Jahre 10 - 15 Jahre 15 - 20 Jahre ...
OPs in dieser Klasse 90 200 765 1120 ...

Ich würde gerne schauen, ob diese Verteilungen hinsichtlich des Medians / Mittelwerts etc. signifikant divergieren.
(der Whitney-Mann-Test für nichtparametrische Daten erfordert doch die Rohdaten, mir liegen aber nur die bereits im Histogramm zusammengefassten Daten vor.)

Diese PDF zeigt die Orginalverteilungen, die jeweils auf 100 % normiert wurden: http://www.associative.de/verteilungen.pdf

Würde mich über eine Idee hierzu sehr freuen, DANKE!
poorts
 
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Re: Vergleich zweier nichtparametrischer Verteilungen

Beitragvon dutchie » 10.02.2018, 11:13

hallo

das kommt aber merkwürdig rüber!
was für Mittelwerte willst du vergleichen?: das mittlere Alter der beiden stichproben, die mittlere Häufigkeit der OPs,
sowas wie die OP-Wahrscheinlichkeit im abhängigkeit vom Alter ?
gegeben hast du die absoluten Häufigkeiten pro Kategorie, oder ?
ist das irgendeine Hausaufgabe oder denkst du dir das selber?
kann man aufgrund Abbildung überhaupt irgend was rechnen ?
was ich sehe ist ein chi2 Anpassungstest,
du rechnest im Krankenhaus B den prozentsatz der OP pro Kategorie aus
dan nimmst du anzahl der OPs in A, multipliziert mit diesem Prozentsatz und, das nennst du
erwartet Häufigkeit, und vergleicht das mit der beobachtet (also 10 25 35 usw..) mit df=k-1.
Das geht vielleicht auch irgendwie pro Kategorie?

aber immer noch merkwürdig:
es besteht ja ein zusammenhang zwischen alter und OP wahrscheinlichkeit, oder?
wenn man sich die Verteilungen anschaut, sieht man dass die Patienten von ORANGE
jünger sind als von BLAU, zumindest zwischen 60 und 75, oder?
Mann kann aber nicht das durchschnittsalter der Patient6en in A oder B ausrechen.

so weit, schräg...
gruß
dutchie
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Re: Vergleich zweier nichtparametrischer Verteilungen

Beitragvon poorts » 10.02.2018, 11:20

Danke für die prompte Rückmeldung!
Die Fragestellung resultiert aus einer realen Betrachtung von Klinik-Daten. Ich möchte zwei OP-Methoden vergleichen, um zu sehen, ob die eine Methode A eher bei jüngeren Patienten als die Methode B durchgeführt wird. (So wird als überdeutliches Beispiel die Hüftgelenks-OP sicher schwerpunktmäßig in einem höheren Alter durchgeführt, als eine Blinddarm-OP).
Ja, mir liegen die absoluten Häufigkeiten der jeweiligen Alterskategorie vor, wie in dem PDF-Dokument gezeigt. Die Frage, quasi anschaulich formuliert: ist eine Verteilung ggf. deutlich nach links (= jüngeres Alter) verschoben?
Danke fürs Mitdenken!
poorts
 
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Re: Vergleich zweier nichtparametrischer Verteilungen

Beitragvon dutchie » 10.02.2018, 12:09

hallo

ach so, das sind nicht zwei kliniken sondern zwei OP methoden.
dann rechne das durchnittsalter pro methode, kathegorienmitte mal relative häufigkeit
und die Varianzen pro methode, das ganze dann in einen t test für unabhangige stichproben.
glaub aber nicht dass das signifikant wird, und wenn dann nur aufgrund der riesigen stichprobe,
aber nicht substantiell.

die orange methode sieht am modus so eingedellt aus, mit dem effekt dass das links und rechts in die höhe geht.

du kannst auch folgendes machen: du hast ja zwei prozentsätz pro kategorie, mach um diese je ein vertrauensinterall
überlappen sich die vertrauensintervalle nicht, unterscheiden sich die prozentsätze signifikant: folge z.B
in der Kathegorie 15 bis 20 werden im Methode B mehr patienten operiert als mit methode A
d.h. signifikanzaussage pro kathegorie.
dann müsste das so rauskommen in den kathegorien 60 bis 75 werden sig mehr Patienten mit blau als orange ...

gruß
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Re: Vergleich zweier nichtparametrischer Verteilungen

Beitragvon poorts » 10.02.2018, 13:44

Danke für die beiden Ansätze! Ich mach' mich mal daran!
Schönes WE!
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