Hi stat,
es gibt 3 Messzeitpunkte, 3 Patientengruppen und eine
metrische AV. Um die Gruppen- und Messzeitpunkteffekte zu
bestimmen, wollte ich eigentlich eine MANOVA mit
Messwiederholung rechnen.
wenn dein Modell y=gruppe+time+gruppe*time ist, dann ist das keine MANOVA (multivariate ANOVA), sondern eine merfaktoreielle ANOVA.
Nun ist die Stichprobe sehr klein
und die Drop out Rate liegt bei ca 50%, sodass ich die Drop
outs zu T1 und T2 nicht komplett aus der Analyse rauswerfen
möchte (dann macht nämlich auch die Gruppierung keinen Sinn
mehr).
Das klingt danach, als ob die Gruppierung einen Einfluss auf den drop-out hätte, oder anders ausgesdrückt, als ob das treatment die compliance beeinflusst hätte. Das wäre ein sehr schlechter Fall, lies dich mal hier ein: http://www.apastyle.org/manual/related/schaefer-2002… und noch http://www3.interscience.wiley.com/journal/118899411…
Für die Varianzanalysen mit Messwiederholung müssen
allerdings für alle Messzeitpunkte Daten aller Personen
vorliegen. Kennt jemand ein Alternativverfahren?
Bestimmt weird dir einer LOCF (last observation carried forward) anraten, das kannst du aber vergessen. „multplie imputation“ ist das Stichwort, zu dem es massenweise Literatur gibt und das beliebig kompliziert werden kann.
Oder ist es
legitim den ‚Verlust‘ über 3 Varianzanalysen auszugleichen
(also T0 - T1; T0-T2; T1-T2) und so den Verlauf des Merkmals
zu bestimmen? Dann wäre zumindest für den Verlauf von T0 zu T1
eine größere Stichprobe vorhanden als von T0 zu T2…
Nein, denn das muss keineswegs konsistent sein.
Zuerst würde ich mich mit der Art der missingness auseinandersetzen und dann sehen, was sich als Möglichkeiten ergeben (Lit-suche).
Desweiteren kannst du mal eine Analyse unter Ausschluß aller missings machen um mal ein Gefühl für die Sachlage zu bekommen.
Du könntest auch noch weitere Probanden hernehmen und damit mehr vollständige Profile messen -das hätte zwar den Nachteil, dass du das nicht von anfang an geplant hättest, aber wenn du am setting nix änders, geht es grad noch.
Alternativ kannst du auch von weiteren Probanden nur fehlende Messungen aufnehmen und dann einen Vergleich des Verlaufs via AUC machen. dann bist das Problem der Parametrik los, hast dann aber eine serial sampling / batch design zur Berechnugn der AUC.
Dies alles isz keine Unmöglichkeit, aber um eine längerwierige Litsuche und tiefere Einarbeitung in Stata kommst du nicht herum.
Grüße,
JPL
