STATA-FORUM.DE

[Kristinerl]

Hallöchen ,

ich feile gerade an der Statistik meiner Masterarbeit und weiß nicht genau mit welchem Test oder Modell ich es rechnen soll. Wer hat hier eine Idee?
Ich werde fMRT - Daten (bildgebende Daten) auswerten. Mein Kriterium wird das Volumen der graue Substanz sein und die Prädiktoren werden sein, Alter, Geschlecht, sozial phobisch, IQ, Bildung.

Es soll eine ungerichtete Hypothese getestet werden.


Vielen Dank,

Kristin

[daniel]

Es soll eine ungerichtete Hypothese getestet werden.

Und welche?

Welche Zusammenhänge der Prädikatoren werden mit dem (für mich ungewöhlich interessanten) outcome, des "Volumens der grauen Substanz" erwartet?

[Kristinerl]

Hi Daniel ,

ja, es ist schon ungewöhnlich, das stimmt. Aber höchst-interessant.

Meine ungerichtete Hypothese ist: Es gibt Volumenunterschiede in der grauen Substanz (neuroanatomisch) zwischen sozial phobischen Menschen und Gesunden. Und Werte eines Fragebogens der soziale Angst misst korreliert mit klinischen Variablen der sozialen Phobie.

LG
Kristin

[Kristinerl]

Ich hatte mir gedacht erstmal ein Regressionsmodell mit dem Kriterium und den Prädiktoren zu rechen (GLM) und dann T-Test oder Kovarianzanalyse weil die Prädiktoren nicht alle metrisch sind.

LG

[daniel]

Es gibt Volumenunterschiede in der grauen Substanz (neuroanatomisch) zwischen sozial phobischen Menschen und Gesunden.

Hm, testen würde ich immer zweiseitig, es sei denn die eine Seite ist "uninteressant". Aber ich würde hier doch eine gerichtet Hypothese formulieren. Du wirst ja (ungefähr) wissen, was genau die "graue Substanz" misst/messen soll, und ob Gesunde höhere oder tiefere Werte erzielen sollten, als Menschen mit sozialer phobie.

Ich hatte mir gedacht erstmal ein Regressionsmodell mit dem Kriterium und den Prädiktoren zu rechen (GLM) und dann T-Test oder Kovarianzanalyse weil die Prädiktoren nicht alle metrisch sind.

Regression klingt erst mal vertraut und plausibel. Ich verstehe den zweiten Satz nicht ganz. Jegliche Art der Regressionsanalyse erlaubt neben metrischen Prädikatoren auch binär kodierte.

Wie wurden denn die Daten erhoben? Zufallsstichprobe? Wenn ja, aus was gezogen? Wenn nein, was sonst? Ein Messzeitpunkt oder zwei oder mehr Messzeitpunkte? Wie groß ist die Fallzahl?

[Kristinerl]

Hi Daniel,
ich stimme dir zu und werde gerichtet testen. Ich erwarte tatsächlich dass die graue Substanz durch eine psychische Erkrankung (soziale Phobie) negativ beeinflusst wird. Dass Menschen mit sozialer Phobie geringere Volumenwerte haben als Gesunde. Danke dir!!
Ich dachte bei einer Regression müssen die Prädiktoren (UV`s) alle metrisch sein damit ich ne Regressionsanalyse rechnen kann?! Gut, ich habe gerade gemerkt dass es ja nur für allgemeine lineare Modelle gilt. Was meinst du? Ich würde ein GLM rechnen.
Die Daten bestehen aus einer klinischen Stichprobe und einer zufällig ausgewählten stichprobe die dann selektiert worden sind. Ich werde die Daten noch matchen nach Alter und Geschlecht. Es wurde nur einmal gemessen. Stichprobengröße werden voraussichtlich 40 sozial phobiker und 40 Personen in die Kontrollgruppe.

VG

[daniel]

Ich dachte bei einer Regression müssen die Prädiktoren (UV`s) alle metrisch sein damit ich ne Regressionsanalyse rechnen kann?! Gut, ich habe gerade gemerkt dass es ja nur für allgemeine lineare Modelle gilt.

Weder noch. Du kannst prinzipiell jede Art von Variable aufnehmen. Eine Variable mit 2 Ausprägungen (bsp. Geschlecht) wird binär kodiert (0 und 1). Eine Variable mit k Ausprägungen wird als k - 1 binäre Variable aufgenommen.

Die Daten bestehen aus einer klinischen Stichprobe und einer zufällig ausgewählten stichprobe die dann selektiert worden sind.

Also aus zwei Grundgesamtheiten? Klingt etwas kompliziert, aber vielleicht sollte man sich darüber nicht allzu sehr den Kopf zerbrechen.

Ich werde die Daten noch matchen nach Alter und Geschlecht.

Verstehe ich nicht ganz. Du meinst die zweite Stichprobe so "zurechtschneiden", dass die Verteilung von Alter und Geschlecht mit der der klinischen Stichprobe überinstimmt? Würde ich nicht unbedingt machen, wenn dadurch viele Fälle verloren gehen. Besser ist dann vielleicht Geschlecht und Alter in der Regression statisitsch kontrollieren.

Stichprobengröße werden voraussichtlich 40 sozial phobiker und 40 Personen in die Kontrollgruppe.

Ist die Kontrollgruppe deshalb auf 40 beschränkt, weil Du nur 40 sozial phobiker hast (vgl. auch Kommentar zuvor)? Es ist statisitsch nicht nötig, dass "Treatment" und Kontrollgruppe gleich groß sind. Mit größeren Fallzahlen kannst Du vermutlich die Power Deines Tests erhöhen.