nichtparametrische zweifaktorielle Varianzanalyse ????

[werekorden]

Hi,

Ich habe zwei Patientengruppen: (Ohr,Hörsturz). Bei beiden Gruppen wurde ein Blutwert gemessen ausserdem wurden Hörtests gemacht.

Ich möchte jetzt vergleichen ob der Blutwert signifikant unterschiedlich zwischen den Gruppen bei 4 bestimmten Frequenzen ist.

Das bedeutet, wenn ich das richtig durchdacht habe, dass ich zwei Faktoren (Gruppe und Frequenz) habe die eventuell den Blutwert beeinflussen können.

Das würde bedeuten, ich müsste eine zweifaktorielle Varianzanalyse machen. Da meine Daten, wen wunderst aber nicht normalverteilt sind und auch keine Homogenität der Varianzen aufweisen brauche ich einen nichtparametrischen Test.
Ich dachte erst an Friedman-Test aber der ist nur für abhängige Stichproben?! und beim H-Test (Kruskal-Wallis) blicke ich nicht wie ich zwei Faktoren angeben soll?

Hat da jemand eine Idee wie das geht?

Wäre echt super.

[Generalist]

Geht nicht. Jedenfalls in SPSS nicht.

[werekorden]

OK verdammt.

Geht das eventuell in JMP oder wenn auch da nicht wo geht es denn dann. ICh habe selber auch noch JMP. Insofern würde ich es dann da probieren, auch wenn ich vielleicht eine Anleitung bräuchte, hab nur wenig mit JMP gearbeitet.

[werekorden]

Ich überlege falls es keine Möglichkeit gibt, ob man, da ich in der einen Gruppe 138 Fälle und in der anderen Gruppe 34, nicht einfach trotzdem sagt die Stichproben sind normalverteilt wegen des Grenzwertsatz? Ich weiß mit 34 in einer Gruppe liege ich ziemlich weit unten aber vielleicht wäre es möglich. und dann würde ja die zweifaktorielle Varianzanalyse gehen.

Wäre sozusagen der schnellste und einfachste Weg. Was meint ihr?

[KarinJ]

wenn du mal was gelesen hättest zu robustheit von varianzanalyse, wie von mir empfohlen, dann wüßtest du: das verfahren ist vor allem robust bei gleichen stichprobenumfängen. d.h. aus der großen vergleichsgruppe 34 fälle per zufall oder wenn möglich nach anderen variablen gematcht ziehen. ist zwar nicht gerade ökonomisch, aber besser das analysen, die falsche aussagen machen.

[werekorden]

Naja aber dann ist die eine Gruppe immer noch nicht normalverteilt, was ja "Voraussetzung" ist für die Varianzanalyse an sich ist und du hattest ja erwähnt und so habe ich es auch gemacht jede Gruppe für sich genommen auf Normalverteilung zu testen.

Deshalb frage ich nach der Möglichkeit trotz nicht Normalverteilung trotzdem die Varianzanalyse machen zu können, denn genau das habe ich zur Robustheit gelesen. Ab ungefähr N=>30 kann darf man anfangen trotz negativen Test auf Normalverteilung trotzdem davon auszugehen und eine varianzanalyse durchzuführen. Wenn dem nicht so ist würde ich lieber erstmal einen nichtparametrischen Test nehmen und für die kleinere Gruppe noch weitere Patienten suchen.

Wo anders steht dann aber wieder N>=60 und so geht das weiter. Es scheint so zu sein das die N abhängig von weiteren Faktoren sind, nur finde ich da nichts zu.

Du siehst ein nichtparametrischer wäre für mich gerade einfacher, vorallem da ein gewisser Zeitdruck da ist.

[KarinJ]

in diehl & arbinger "inferenzstatistik" findet man einige aussagen zu robustheit, vor allem auch, wie robust das verfahren ist, wenn eine voraussetzung gegeben ist und die anderen nicht. bei deinen mäusen hast du zwar gleichen zellenumfang bei den vergleichsgruppen, aber nur 5 fälle. ich denke, bei dieser kleinen fallzahl wiegt der gleiche zellumfang den rest nicht auf. bei 34 fällen in beiden gruppen wäre es für mich ok, wenn nicht alle gruppen normalverteilt sind. aber das ist nur nach gefühl, weil konkrete angaben zu zellenumfängen habe ich bisher auch noch nicht gefunden.

die angaben, dass bei einer bestimmten anzahl von normalverteilung ausgegangen werden darf, finde ich nicht schlüssig. manche merkmale sind eben doch nicht normalverteilt. schau dir mal die verteilung an, ob sie zumindest symmetrisch ist. wenn die verteilung von der normalverteilung abweicht, weil sie oben zu spitz oder zu platt ist, ist es ok. wenn sie nicht symmetrisch ist (einseitige steigung, mehrere gipfel), dann ist die varianzanalyse nach meinem verständnis niemals, auch nicht bei wirklich vielen (1000?) fällen robust.

[werekorden]

Danke erstmal für die Informationen und ich sehe, auch in der Statistik ist nicht immer alles eindeutig.

Aber du hast Recht, ich habe auch auf die Schiefe und Kurtosis geschaut und dachte deshalb schon gedacht, oh mist die ist nicht normalverteilt; (Schiefe 4,4 und Kurtosis 23,6) also für Gruppe mit 34 Patienten.
Nur dann meinte eben jemand, ach wenn du mehr Patienten hast dann ist das ok. Daraufhin habe ich noch die Tests auf Normalverteilung gemacht und der sagte auch nee geht nicht keine Normalverteilung.

Also denke ich mit deinen Ausführungen und meinen Test durch die Software ist mein Hoffnungsschimmer wieder weg.

Nur wie kann ich es dann analysieren. Es hieß ja das SPSS das nicht kann? Wie gesagt JMP habe ich auch noch hier nur kenne ich die Software fast garnicht.

[KarinJ]

du kannst mal im archiv nach rangvarianzanalyse recherchieren.

[werekorden]

Hi Karin,

Dann lag ich also doch richtig mit dem H-Test (Kruskal-Wallis), das ist ja die Rangvarianzanalyse. Allerdings ist es bei mir ja eine zweifaktorielle Rangvarianzanalyse, die so direkt wohl nicht geht in SPSS, laut Generalist. Ich möchte ja genau sehen wo die Signifikanz ist. Also bei welcher Kombination innerhalb der beiden unabhängigen Variablen.

Deine Info zu dem anderen Programm hat nicht geholfen da google zu dem mkvaeval nix findet.

Allerdings habe ich das hier gefunden: Ist glaube ich was du meintest. und ich merke mir fehlt VIEL Schlaf. Hoffentlich klappt das programm.

http://psychologie.univie.ac.at/eppd/fi ... nalyse.pdf

Wobei ich hier langsam wirklich an meine Statistik-Limits komme Naja Abgabe der Diss ist ja erst am Montag.

[KarinJ]

kruskal-wallis-test ist nicht die richtige alternative, weil der für mehr als 2 gruppen ist.

[werekorden]

Ja genau deshalb meinte ich ja das bei mir der Test nicht geht. Sondern eben das von dir genannte Programm der Uni Wien.


Hab ich gestern Nacht (ui 0:43) auch noch laufen lassen und sehe auch irgendwo einen Signifikanz. Werde heute mal die Anleitung durchschauen damit ich das Ergebnis der Software auch verstehe.

Ich hatte das nur erwähnt mit Rangvarianzanalyse= Kruskal-Wallis damit auch andere Leute das mitbekommen und eben die Alternaitive für die zweifaktorielle Varianzanalyse ist diese nicht parametrische zweifaktorielle Rangvarianzanalyse der Uni Wien.

Vielen dank ich werde mal lesen gehen. und wirklich vielen vielen Dank für alles bis jetzt

[KarinJ]

einfacher wäre, eine differenz nachher-vorher zu bilden und für jede der frequenz separat die beiden patientengruppen zu vergleichen. dieses je nach dem, ob die voraussetzungen erfüllt sind oder nicht, per t-test bzw. per per u-test.

[werekorden]

Du meinst bestimmt nicht vorher nachher, denn in diesem Versuch haben die Patienten nichts bekommen, also keine Spritze/Meidkament. Es wurden nur Patienten mit vers. Errkankungen auf unterschiedliche Blutwerte hin untersucht. Dabei kommt eben die zweite Variable als Einflussgröße hinzu die Art des Hörverlustes.

Klar kann ich bei einer Frequenz mit dem U-Test für die beiden Stichproben etwas finden aber würde ich dann nicht die Tendenz verlieren: "Je weiter der Hörverlust in den und den Frequenzbereich geht umso höher wird der Blutwert in der bestimmten Gruppe?"

Ich habe leider sowieso keine Anleitung gefunden zu dem Programm an sich alles einfach nur die Ergebnisse wollen mir nix sagen. Man sieht signifikanzen nur kann ich sie nicht zuordnen. Vorallem dieser nette Stiefel ist komisch ich denke der macht eine bestimmte Anzahl von Berechnungen und versucht dann die Tendenzen hochzurechnen. Wenn das stimmt kann ich da richtig schöne Dinge rausbekommen.

Hast du die Software schon genutzt oder weißt wo man sonst noch Infos herbekommt, das Paper hilft mir nicht und das pdf irgendwie auch nicht nur das es ein tolles Verfahren ist.
Hab mal ein paar Ergebnisse mit der Software hier hinterlegt.

http://dl.dropbox.com/u/5177468/MKVA/Bild%201.png
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[KarinJ]

stimmt, differenz ist quatsch. das hatte ich mit den mäusen verwechselt.

"Je weiter der Hörverlust in den und den Frequenzbereich geht umso höher wird der Blutwert in der bestimmten Gruppe?"

reichen dafür nicht korrelationen frequenz x blutwert, getrennt für die beiden gruppen? und die koeffizienten der beiden gruppen kann man mit einem online-rechner vergleichen (ob signifikant unterschiedlich voneinander).