Hilfe - medizinische Statistik/Biometrie

[ke56cim]

Hallo,
ich hoffe ihr könnt mir weiterhelfen. Ich studiere Medizin und wir haben dieses Semester zum ersten mal ein bisschen Biometrie/Statistik... allerdings haben wir davon gar keine Ahnung weil wir zu Fachidioten erzogen werden...
Es geht um folgendes:

" In einer klinischen Studie werden 100 Patienten mittels einer 5-stufigen-beschwerden-Skala jeweils vor und nach Therapie beurteilt. Mit welchem der Signifikanz-Tests kann der Erfolg der Therapie beuteilt werden?"

Meine Fragen um das herauszubekommen wären folgende:

-Handelt es sich um gepaarte Tests? (ich würd sagen ja, da man ja die gleiche Person am anfang und am Ende nochmal misst)

- Sind die Daten metrisch?? (ich würde sagen nein...da man beschwerden nicht messen kann. Allerdings sind sie hier ja auf einer skala skaliert von 1-5 = verwirrung)

- sind die Daten symmetrisch? (ich weiß leider gar nicht worauf die Symmetrie hier abzielt..)

- sind die Daten normalverteilt? (wo soll ich das aus dieser Fragestellung entnehmen?)


Wäre toll wenn jemand Licht ins dunkle bringen könnte...vielen Dank im voraus!!

[Generalist]

-Handelt es sich um gepaarte Tests? (ich würd sagen ja, da man ja die gleiche Person am anfang und am Ende nochmal misst)

Ja, richtig.

- Sind die Daten metrisch?? (ich würde sagen nein...da man beschwerden nicht messen kann. Allerdings sind sie hier ja auf einer skala skaliert von 1-5 = verwirrung)

Nicht ohne Grund. Es herrscht Uneinigkeit, ob und unter welchen Umständen solche Skalen noch als Intervallskalen aufgefasst werden können. Im Zweifel behandelt man sie als ordinale Skalen.

- sind die Daten symmetrisch? (ich weiß leider gar nicht worauf die Symmetrie hier abzielt..)

Weiss ich jetzt auch nicht.

- sind die Daten normalverteilt? (wo soll ich das aus dieser Fragestellung entnehmen?)

1. Ist es irrelevant, wie die Daten verteilt sind, weil Du bei gepaarten Stichproben die Differenzwerte analysieren würdest, und nur deren Verteilung ist (bei einem gepaarten t-Test) von Interesse.

2. Falls die Daten als ordinal angesehen werden, kommt nur ein "nonparametrisches" Verfahren in Frage, und da ist Normalverteilung sowieso egal.