Hallo! 
Ich mache eine medizinische Studie und habe sowohl mit Patienten als auch mit Normalprobanden verschiedene Test durchgeführt.
Der Vergleich der Ergebnisse der 2 Gruppen (Mann-Whitney) ist immer signifikant (p
Die Frage „welcher dieser Tests am
aussagekräftigsten ist um Gesunde von Kranken zu
unterscheiden?“ kann ich niht beantworten, da man zu einer Aussage, die auf ein Rating abzielt mindestens noch 1 weiteren Test benötigte.
Gruß, Walter.
Moin,
versuch es mit einer Diskriminanzanalyse. Die analysiert, welche Merkmale (Testergebnisse) am besten zur Diskriminierung zwischen den Gruppen (krank/gesund) geeignet sind.
Gruß
Anova würde ich nehmen.
Oder eben eine Betrachtung der Covariaten Verteilunge bzw. die Korrelation dazu.
Grüße
Fred
Hi,
wenn ich das richtig verstehe, willst du eigentlich anhand des tests zwischen Gesunden und Pats diskriminieren. Das macht man i.a. mit einem cut-off (alle drüber sind krank, alle drunter gesund oder wie es eben passt) den man mittels einer ROC (receiving opertaing curve) bestimmt. Perkins hat da etwas zu publiziert. Verschiedene tests kann man dann über die area under the ROC vergleichen - je höher der Wert, umso besser die diskrimierung mit dem Test.
Wenn der MWU schon einen extrem kleinen p-wert ausgibt in allen Fällen, deutet das auf eine gute Separierbakeit der Gesunden von den Pats hin, die AUCs sollten alle recht hoch sein.
Grüße,
JPL
sorry, da kann ich leider nicht weiter helfen. Gruß Robert
Ich bin mir nicht sicher, ob ich’s verstanden habe. Hast du Messgrößen bei jedem Mitglied der zwei Gruppen ermittelt und mit dem Mann-Whitney-Test die Verteilungen verglichen?
Und nun möchtest du wissen, welche der Messgrößen am eindrucksvollsten darstellt, dass es einen Unterschied zwischen der Gruppe der Patienten und der Gruppe der Normalprobanden gibt?
Ich bin kein Experte für Mann-Whitney-Tests. Laut Wikipedia lässt sich die Testgröße U in eine Zufallsvariable Z transformieren, die näherungsweise standardnormalverteilt ist.
http://de.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon-Mann-Whitney-T…
Am eindrucksvollsten dürfte dann wohl die Messgröße sein, deren Z-Wert (errechnet aus dem U-Wert) am weitesten von 0 abweicht.
Alfred
Hallo CandMed07
Ich verstehe nicht, wie Du zu verschiedenen Testresultaten kommst. Daher weiss ich auch nicht, welcher wie aussagekräftig ist…
Viele Grüsse!
Hallo,
wenn alle deine Tests signifikant sind, dann ist keiner besser als der andere (zumindest im statistischen Sinne). Zu entscheiden, ob ein Patient gesund ist oder nicht, sollte deine Aufgabe als Mediziner sein und nicht die Aufgabe der Statistik. Das klingt jetzt vielleicht ein wenig polemisch, aber du neigst gerade dazu, die Kausalkette umzudrehen. Angenommen kranke Menschen weisen einen Parameter auf, der sie von gesunden Menschen unterscheidet. Heißt das, dass alle Menschen mit diesem Parameter automatisch krank sind? Stell dir einfach folgendes Beispiel vor: Du betrachtest eine Krankheit, an der mehr Frauen als Männer leiden (bei Osteoporose ist das der Fall, oder?). Dann wird dein Test einen signifikanten Unterschied bei der Variable „Geschlecht“ anzeigen, was durchaus eine wertvolle Information sein kann. Aber ist das Geschlecht dann eine Variable, mit der ich eine Krankheit diagnostizieren kann? Leiden alle Frauen automatisch an Osteoporose? Wohl nicht. Deshalbt noch einmal meine Aussage: Die Frage, die du stellst, nämlich, woran man erkennt, dass ein Mensch krank ist, kannst du mit Hilfe solcher Tests nicht beantworten, sondern da musst du als Fachwissenschaftler ran. Wenn du gerne statistische Unterstützung möchtest, würde sich vielleicht eine Diskriminanzanalyse anbieten.
Herzliche Grüße
Andreas