Welche Regressionsanalyse wählen?

[Mogli]

Hallo an alle,

ich schreibe derzeit an meiner BA und soll verschiedene Messreihen zu gesundheitlichen Beschwerdedaten auswerten.

Die erste Aufgabe wäre es:
Es wurden vorab auf Grund von Startvoraussetzungen die Kategorien rot, gelb und grün an verschiedene Betriebe vergeben. Wir wollen nun schauen, ob die Einschätzung stimmt, dass in rot-eingeschätzen Betrieben die Beschwerden höher/häufiger sind als in den grünen.

Die zweite Aufgabe wäre:
Eine Korrelationsanalyse (?) zwischen den gemessenen Beschwerdedaten und den entsprechenden Fragebögen zur persönlichen Wahrnehmung jener Beschwerden.

weitere Aufgabe:
Nach Verbesserung der Startvoraussetzungen in den roten und gelben Betrieben wird eine weitere Messung durchgeführt, in der die hoffentlich eintretende Verbesserung/Verringerung der Beschwerden belegt wird.

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Die Probleme die ich jetzt habe, dass ich gerne Regressionen machen würde, allerdings bin ich mir nicht sicher welche die geeignete ist. Klar kann ich mit Residuen arbeiten und schauen ob es einen signifikanten Unterschied zwischen grün und gelb eingeschätzten Betrieben gibt.

Es wäre nett wenn ihr mir mal auf die Sprünge helfen könntet,.. welche Verfahren würdet ihr genau anwenden und wovon macht ihr abhängig welche Regression am sinnvollsten ist?!

Vielen Dank im Voraus.

[drfg2008]

falls das Skalenniveau es zulässt: ALM mit MW (innersubjekt / zwischensujekt, mit Meßwiederholung)

Lit. (SPSS) für Einsteiger: Andy Field

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[Mogli]

Hallo zusammen,
mittlerweile habe ich mein Research proposal vorbereitet (siehe unten) und wollte euch fragen, ob die statistischen Analysemethoden Sinn machen würden und/oder ob ihr noch wichtige Ergänzungen habt?!
Bei Fragen sagt mir einfach Bescheid, vielen Dank für eure Hilfe.



Research Proposal
Messtechnische Analyse physischer Belastungen und Beanspruchungen

Research question:
• Vergleich von physischen Belastungsdaten hinsichtlich der ergonomischen Grundvoraussetzung der Einrichtung
o Analyse hinsichtlich der Arbeitsschichten
o Analyse hinsichtlich der Tätigkeitskategorien
• Darstellung des Zusammenhangs zwischen den über Fragenbogen erhobenen empfundenen Belastungen und den mittels Messsystem erhobenen physischen Belastungsdaten

Research design:
Abhängige Variablen:
• Belastungsdaten (Rumpfvorneigung, Rumpfseitneigung , Rückentorsion, Kniegelenkswinkel, Lastgewichte, Momente (L5/S1), Kompressionskräfte (L5/S1), Herzfrequenz, Lärm)
Unabhängige Variablen:
• Klassifizierung der Betriebe(abhängig von ihrer Ausstattung, Mitarbeiterzahlen etc, …)
Andere Variablen:
• Individuelle Präferenzen/Methoden

Sample size & description:
• 9 Betriebe – á 2 Probandinnen – á 2 8-Stunden-Schichten = 36 gemessene Arbeitstage
• 9 Tätigkeitskategorien, >2000 gemessene Tätigkeitsintervalle

Research Hypothesis:
• H01: Die physische Belastung speziell durch die Rumpfneigung sowie die Belastung der Knie ist in Betrieben mit schlechter ergonomischer Ausstattung höher als in Betrieben mit guter ergonomischer Ausstattung. (alternativ: ist abhängig von der ergonomischen Ausstattung)
Statistisches Verfahren:
 (Ko-)Varianzanalyse mit den Faktoren „Proband“ in der Arbeitsschichtanalyse (und Faktor „Tätigkeit“ in der Tätigkeitsanalyse)

• H02: Probandinnen, die eine subjektiv empfunden höhere Belastung angaben, sind im Arbeitsalltag häufiger moderaten und ungünstigen Körperwinkeln ausgesetzt.
Statistische Verfahren:
 Ordinale Regression (propotional odds model)
 Binäre logistische Regression

• H03: Nach den verhaltens- und verhältnispräventiven Interventionen in den Betrieben sind die Probanden während Ihres Arbeitsalltags weniger häufig moderaten und ungünstigen Körperhaltungen ausgesetzt.
Statistische Verfahren:
 ANOVA mit Messwiederholung