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Hallo, wäre sehr froh, wenn mir jemand Auskunft geben könnte
Ich habe vier Diagnosegruppen (alle in einer Variablen unter verschiedenen Wertelabels kodiert), jeweils mit unterschiedlicher Patientenanzahl (zwischen 12 und 80). In einer anderen Variablen wurde notiert, ob die Patienten verstorben sind oder nicht (Versterben ja/nein). Jetzt sollen mehrere Merkmale (jeweils in weiteren Variablen, sowohl metrisch- als auch ordinal- und nominalskalierte Daten) überprüft werden, ob sie einen Einfluss auf die Überlebenswahrscheinlichkeit bzw. die Mortalitätsrate haben, jeweils im Gruppenvergleich (letztendlich sollen Unterschiede oder eben keine Unterschiede zwischen den Diagnosegruppen festgestellt werden).
Kann mir jemand sagen, wie ich das mit SPSS Version 16 "am einfachsten" hinbekomme?
Besten Dank im Voraus über informative Antworten
Luna
Jetzt sollen mehrere Merkmale (jeweils in weiteren Variablen, sowohl metrisch- als auch ordinal- und nominalskalierte Daten) überprüft werden, ob sie einen Einfluss auf die Überlebenswahrscheinlichkeit bzw. die Mortalitätsrate haben, jeweils im Gruppenvergleich (letztendlich sollen Unterschiede oder eben keine Unterschiede zwischen den Diagnosegruppen festgestellt werden).
Verstehe ich leider nicht. Was soll das heißen "jeweils im Gruppenvergleich"? Ob sie je nach Gruppe unterschiedlich starken Einfluss haben? Ob sich Gruppenunterschiede durch die Zusatzvariablen erklären lassen? Oder etwas anderes?
Das wäre mit einer multiplen binären logistischen Regression zu machen, mit verstorben ja/nein als abhängiger Variable. Im einfachsten Fall hätte man die Diagnosegruppe und einen weiteren Prädiktor sowie die Wechsewrkung Diagnosegruppe*Prädiktor im Modell, letzteres repräsentiert, ob der Effekt des Prädiktors je nach Gruppe unterschiedlich ist.
Es ist zu beachten, dass laut Faustregel pro Prädiktor bzw. Wechselwirkung je 10 Fälle in der kleineren Gruppe (vermutlich die Gruppe der Verstorbenen) vorliegen sollten. Insbesondere bei ordinalen Prädiktoren, die ja in mehrere dummy-Variablen umgewandelt werden, kommt man schnell auf (zu) viele Variablen im Modell.
