ANOVA

[1974sabine1201]

Hallo,

ich möchte folgende Hypothese testen:
Ein Medikament wird 6 Probanden verabreicht, und zwar insgesamt dreimal (intravenös, subkutan, per os; jeweils mehrere Wochen dazwischen; kein crossover). Vor und zu 9 Zeitpunkten nach jeder Verabreichung wird der Blutdruck gemessen. Nun möchte ich testen, ob sich der Blutdruck im Vergleich zur Messung vor Verabreichung zu irgendeinem Zeitpunkt signifikant verändert hat (ich möchte nicht die versch. Applikationsarten untersuchen).
Mein laienhaftes statistisches Wissen sagt mir, dass ich ANOVA mit Messwiederholungen anwenden sollte.
Within-subject factor = zeitpunkte der Messungen, Anzahl 10.
Within-subject variable = Blutdruck (Messwerte 1-10)
Was muss ich nun als Between-subject variable wählen (alle Probanden sind weiblich) bzw. als Covariate?
Wie muss ich dann weiterverfahren?

Vielen Dank für die Hilfe.

Sabine

[drfg2008]

nur kurz ein Gedanke:

Im Hinblick auf dein Posting unter SPSS einerseits und der geringen Fallzahl andererseits, wäre nicht eine nicht-parametrische Variante sinnvoller?

-> Friedman Test als n.p. repeated measures

http://en.wikipedia.org/wiki/Friedman_test

Literatur (wie immer): Bortz

http://www.amazon.de/Verteilungsfreie-Methoden-Biostatistik-Springer-Lehrbuch-J%C3%BCrgen/dp/3540747060/ref=sr_1_2?ie=UTF8&qid=1329819284&sr=8-2

[Generalist]

Within-subject factor = zeitpunkte der Messungen, Anzahl 10.

Wieso 10? Laut Versuchsaufbau 30.

Was muss ich nun als Between-subject variable wählen (alle Probanden sind weiblich) bzw. als Covariate?

Müssen musst Du da gar nichts. Es ist eine Messwiederholungsanalyse.

Wie muss ich dann weiterverfahren?

Auf den OK button drücken. Allerdings ist der Haupteffekt wohl
nicht das, was Dich zu interessieren scheint. Letztlich müsstest
Du 9 post-hoc Tests rechnen (immer prä versus 9 post-Werte),
am einfachsten abhängige Tests mit Bonferroni-Korrektur. Analog
zum o.a. Vorgehen mit Friedman Test statt Mw-ANOVA wären
das "nonparametrische" Wilcoxon-Vorzeichenrangtests.

[1974sabine1201]

Hallo
Vielen Dank für die schnelle Antwort.
Darüber habe ich auch schon nachgedacht. wie soll ich dann die Messwerte der einzelnen Zeitpunkte vergleichen (time 0 vs. time 1, time 0 vs. time 2, etc.), falls eine signifikante Veränderung eintritt? Muss ich dann aufgrund der mehreren Vergleiche mein Signifikanzniveau korrigieren. Wie am besten? Bonferroni (1/n)?

Danke nochmal!

[drfg2008]

würde mir sofort auffallen: 6 Probanden und dann eine ANOVA. Und das in der Medizin. Ups.

Empfehle dringend einen Blick in die o.a. Literatur.

Der Test berücksichtigt bei MW die Fehlerproblematik. Sowohl parametrisch als auch n.p.

[1974sabine1201]

@drfg2008

ich habe jetzt den Friedman Test durchgeführt. Bei meinen Daten findet sich ein signifikanter Unterschied (p < 0.05). Da mir dieser Test ja nicht sagt, zu welchem Zeitpunkt sich der Blutdruck sign. verändert hat, muss ich jeden Messwert mit dem zum Zeitpunkt 0 vergleichen. Das habe ich jetzt mit dem Wilcoxon Signed Ranks Test getan (9 Tests). Dort finde ich zum Zeitpunkt 4 einen signifikant veränderten Blutdruck (p 0.043). Wende ich nun aber die Bonferroni Korrektur an (p = 0.05/9 = 0.0055), dann erreicht diese Veränderung keine Signifikanz mehr. Was und vor allem wie beschreibt man dieses Ergebnis dann?
Vielen Dank nochmal für die Hilfe.

Sabine

[drfg2008]

Das war aber nicht deine Fragestellung, sondern:

Nun möchte ich testen, ob sich der Blutdruck im Vergleich zur Messung vor Verabreichung zu irgendeinem Zeitpunkt signifikant verändert hat

Und das wird getestet, wenn die Nullhypothese die Gleichheit aller µ(i) postuliert. Und die kannst du verwerfen (p<0,05).


Mit deinem Versuchsaufbau wirst du auch keinen Rückschluss auf das Medikament machen können. Es kann viele Gründe geben, weshalb sich der Blutdruck der Gruppe geändert hat. Und warum soll der konkrete Zeitpunkt eine Rolle spielen?

Das Konzept, bzw. der Versuchsaufbau ist nicht zielführend wenn es um den Nachweis der Wirksamkeit eines Medikaments geht.

Daher meine Empfehlung, niemals Versuche selbst zu entwickeln, sondern immer Beispiele aus dem Fachbereich oder aus allgemein anerkannter Literatur nehmen und exakt nachbilden.

[Generalist]

Nun möchte ich testen, ob sich der Blutdruck im Vergleich zur Messung vor Verabreichung zu irgendeinem Zeitpunkt signifikant verändert hat

Und das wird getestet, wenn die Nullhypothese die Gleichheit aller µ(i) postuliert. Und die kannst du verwerfen (p<0,05).

Da wird nicht getestet, dass t1 von mindestens einer der Messungen t2 bis t10 abweicht. Da werden simultan Zeitpunkte t1 bis t10 verglichen.

Bei den 9 Paarvergleichen kommt keine Ablehnung einer H0 heraus. Aus die Maus.

[drfg2008]

Vor und zu 9 Zeitpunkten nach jeder Verabreichung wird der Blutdruck gemessen.

Die Beschreibung kann drei Bedeutungen haben:

(a) 9 mal wird jeweils vor und nach der Gabe einer Medikation gemessen
(b) einmal wird eine Medikation verabreicht und dann an 9 folgenden Zeitpunkten gemessen.
(c) vor Medikation wird gemessen, danach 9 mal zu folgenden Zeitpunkten (ohne weitere Medikation).

Die Formulierung ist mehrdeutig (weil es kein "vor und zu nach jeder .." gibt). Für b wäre meine Interpretation (siehe oben) richtig, für a und c nicht.

[1974sabine1201]

Ok, ich habe mich vermutlich missverständlich ausgedrückt.
Gehen wir davon aus, ich habe das Medikament nur einmal intravenös verabreicht. Der Blutdruck wurde einmal vor der Verabreichung und 9 mal danach gemessen (keine weitere Medikamentengabe). Nun möchte ich testen, ob durch die Gabe des Medikaments der Blutdruck signifikant gestiegen oder gefallen ist.
Ich möchte nicht die Wirksamkeit des Medikaments testen. Es handelt sich um eine pharmakokinetische Studie und die Überprüfung auf Nebenwirkungen.
Für den Friedman-Test bin ich von einem alpha von 0.05 ausgegangen. Bei den Ergebnissen, bei denen ein p<0.05 vorlag, habe ich mittels Wilcoxon die einzelnen Messungen mit der Messung vor Medikamentengabe verglichen. Bei einigen Resultaten lag auch ein p<0.05 vor, das aber nach Bonferroni Korrektur (0.05/9 =0.0056) eben nicht mehr signifikant wäre. Oder ist dieser Ansatz total falsch?
Nochmals vielen Dank für die Hilfe.

[Generalist]

Es handelt sich um eine pharmakokinetische Studie und die Überprüfung auf Nebenwirkungen.

Da sollte es doch eigentlich ein Standard-Vorgehen für Auswertungen geben,
insbesondere in Hinblick auf alpha-Korrekturen. Ich nehme an, dass bei solchen
Studien falsch-negative Resultate unerwünschter und schädlicher wären als
falsch-positive? In einem solchen Fall würde man auf eine Bonferroni-Korrektur
womöglich verzichten. Wie gesagt würde ich da aber ein Standardvorgehen
erwartet haben, das sich in Richtlinien oder der empirischen Literatur finden
lassen sollte.

Andererseits verwunderte, wenn's wichtig wäre, so eine winzige Fallzahl.

[drfg2008]

Da stecken ja noch weitere methodische Probleme drin. Denn was heißt es, wenn bei t1 bis t5 sig. Änderungen zu t0 nachweisbar wären, t6 bis t9 jedoch nicht. Dann wäre es ein Test auf einen Trend.

Habe die Literatur gerade nicht zur Hand, aber es gibt eine Reihe von Trendtests im nicht-parametrischen Bereich.

[drfg2008]

*np Trendtests:

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Mit der Berücksichtigung der Zeit ist eine recht anspruchsvolle Problematik eröffnet.