Wir haben im vorigen Teil bereits die zensierten Fälle nach Gruppe aufgetragen, um zu überprüfen, ob die zensierten Fälle in allen Gruppen gleichverteilt sind. In diesem Teil werden wir das Diagramm zusammen mit weiteren Statistiken aus der Kaplan-Meier Analyse interpretieren. Das Kaplan-Meier Verfahren hat lediglich eine Voraussetzung, die wir statistisch überprüfen können, nämlich, dass die […]

In diesem Artikel besprechen wir die eigentliche Berechnung der Kaplan-Meier Überlebenszeitanalyse. SPSS berechnet hier auch noch zusätzlich Statistiken, die wir in einem späteren Teil verwenden werden, um die Voraussetzung der gleichen Häufung und Verteilung von zensierten Fällen zu überprüfen. Im nächsten Schritt steigen wir direkt in die Interpretation der Ergebnisse ein.

Jetzt sind wir an dem Punkt, wo wir die eigentliche Datenauswertung durchführen können. Wir werden die Analyse mit dem Kaplan-Meier-Verfahren in zwei Schritten durchführen: Im ersten Schritt werden wir die eigentliche Kaplan-Meier Überlebenszeitanalyse durchführen und schauen, ob wir einen signifikanten Effekt finden Sollte dies der Fall sein, werden wir im zweiten Schritt noch nachfolgende post-hoc […]

Jetzt geht es an die eigentliche Erstellung des Diagramms, anhand dessen wir die Verteilungsstruktur der zensierten Fälle bestimmen werden. In diesem Abschnitt werden wir das Diagramm erstellen, aber noch nicht interpretieren. Die Interpretation werden wir in einem späteren Abschnitt vornehmen, nachdem wir die eigentliche Kaplan-Meier Überlebenszeitanalyse durchgeführt haben, da wir durch die Analyse noch zusätzliche […]

Im ersten Schritt überprüfen wir, ob sich die zensierten Fälle von ihrer Häufung und generellen Struktur her etwa gleich zwischen den verschiedenen Gruppen sind. Dies machen wir über die visuelle Inspektion eines Streudiagramms, dass wir im nächsten Schritt erstellen. Da wir uns erst einmal nur für die zensierten Fälle interessieren, müssen wir sie in SPSS […]

In einer fiktiven Studie wollen Wissenschaftler drei verschiedene Therapien für die Behandlung von Spinnenphobie (Arachnophobie) auf ihre Effektivität hin untersuchen. Untersucht werden (1) Entspannungstherapie, (2) Hypnosetherapie und (3) Kognitive Verhaltenstherapie (KVT) in Kombination mit Expositionstherapie. Für die Studie werden insgesamt 300 Versuchspersonen rekrutiert und zufällig den drei Therapiegruppen zugewiesen. Die Wissenschaftler messen den Behandlungserfolg mit […]

Überlebenszeitanalyse ist nicht ein spezifisches statistisches Verfahren. Stattdessen existieren verschiedene statistische Verfahren, die verwendet werden können, um Aussagen über die Zeitdauer bis zum Eintreten eines Ereignisses zu machen. Dadurch, dass Überlebenszeitanalyse ein allgemeines Verfahren ist, was nicht auf die Beobachtung von Überleben beschränkt ist und in vielen anderen Bereichen eingesetzt wird, wird stattdessen oft der […]

In vielen – vor allem medizinischen – Studien ist die Zeit bis zum Eintreten eines bestimmten Ereignisses das wichtigste zu untersuchende Ergebnis. Überlebensanalysen wie der Kaplan-Meier-Schätzer befassen sich mit der Untersuchung der Zeit zwischen dem Beginn einer Studie und dem Eintreten eines Ereignisses. Ursprünglich befasste sich die Analyse mit der Zeit von der Behandlung bis […]

Als nicht-parametrisches Verfahren ist der Kaplan-Meier-Schätzer verhältnismäßig wenig anspruchsvoll, was die grundlegenden Voraussetzungen angeht. Dennoch gibt es fünf Voraussetzungen die erfüllt sein müssen, damit wir mit der Berechnung fortfahren dürfen. Diese Voraussetzungen beziehen sich allerdings primär auf das Studiendesign und können daher auch nicht mit SPSS statistisch überprüft werden Der Status des Ereignisses sollte aus […]

In vielen Studien werden Odds Ratios als Effektstärken angegeben werden. Odds Ratios haben viele Vorteile, allerdings kann es oft besser sein, statt Odss Ratio andere Maße der Effektstärke zu verwenden. Dies ist vor allem der Fall, wenn man Studien und Effekte miteinander vergleichen will, beispielsweise bei der Durchführung einer Meta-Analyse. Verschiedene Studien verwenden verschiedene statistische […]

Bei Umfragen oder Erhebungen gibt es immer wieder Datenpunkte, die fehlen. Daten, die Missing Completely at Random (MCAR; englisch: vollkommen willkürlich fehlend) sind, stehen mit keiner anderen Variable systematisch in Zusammenhang. Anders ausgedrückt: MCAR bedeutet, dass das Fehlen einer Beobachtung nichts mit der untersuchten Person oder dem untersuchten Objekt zu tun hat. Zum Beispiel könnte […]

Der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test ist eine nicht-parametrische Alternative zu dem gepaarten t-Test. Entsprechend wird er dort eingesetzt, wo zwei abhängige Gruppen miteinander verglichen werden sollen, aber gewisse Voraussetzungen nicht erfüllt sind (wie beispielsweise die Normalverteilung). Gespaarte Daten kommen immer dort vor, wo dieselbe Versuchsperson genau zwei Mal gemessen wird. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn dieselbe Versuchsperson […]

Ein Team aus international renommierten Wissenschaftlern möchte herausfinden, ob das Anschauen von fünf Katzenvideos Depressionswerte senken kann. Eine Studie von Myrick (2015) hat gezeigt, dass Katzenvideos generell einen positiven Einfluss auf die Stimmung haben. Unsere Katzenvideos wurden von einer unabhängigen Expertengruppe als besonders „süß“ und „munter“ bewertet. Dabei wird der Grad der Depression von Patienten […]

Als nicht-parametrisches Verfahren ist der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test verhältnismäßig wenig anspruchsvoll, was die grundlegenden Voraussetzungen angeht. Dennoch gibt es vier Voraussetzungen die erfüllt sein müssen, damit wir mit der Berechnung fortfahren dürfen. Die ersten drei Voraussetzung aus der Liste sind Grundvoraussetzungen; sie können nicht mit Statistikprogrammen überprüft werden, müssen aber dennoch erfüllt sein. Den letzten Punkt wiederum […]

Bevor wir den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test in SPSS durchführen können, müssen wir noch eine weitere Variable berechnen, die wir später benötigen, um zu überprüfen, ob die Verteilung der Differenzen symmetrisch ist. Damit wir einen Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test durchführen können, benötigen wir zwei Variablen, die mindesten ordinalskaliert sind. In unserem Beispiel sind das unsere beiden DBI-Werte und . Bei der Wahl der […]

Jetzt gehen wir an die eigentliche Berechnung des Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test. Auf der nächsten Seite überprüfen wir zuerst die Form der Verteilung und beginnen im Anschluss mit der Verschriftlichung der Ergebnisse.

Der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test hat lediglich eine einzige Voraussetzung, die wir mit SPSS überprüfen müssen und können. Bei dieser Voraussetzung müssen wir überprüfen, ob die Verteilung der Differenzen symmetrisch ist. Am einfachsten ist es, diese Voraussetzung zu überprüfen, indem wir uns das Histogramm (grafische Darstellung der Häufigkeitsverteilung ) der Differenzen anschauen. SPSS erstellt es für uns bereits […]

Der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test überprüft, ob sich die Median-Differenz der beiden Variablen statistisch von 0 (Null) unterscheidet. Wenn wir daher deskriptive Statistiken zu dem Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test berichten, sollten wir nicht Mittelwerte, sondern Mediane angeben. SPSS berechnet uns leider nicht automatisch die nötigen Median, sodass wir dies in einem zusätzlichen Schritt tun müssen. Das besprechen wir in diesem Artikel. […]

Ein Vorteil der neuen Dialogfelder ist, dass SPSS bereits automatisch für uns die wichtigsten Ergebnisse der Analyse gleich in der ersten Tabelle zusammenfasst. Wenn wir uns die Tabelle Hypothesentestübersicht anschauen, sehen wir, welche Nullhypothese SPSS überprüft hat, den p-Wert des durchgeführten Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test und die daraus resultierende Entscheidung. In unserem Beispiel sieht die Tabelle wie unten […]

Effektstärken sind das wichtigste Ergebnis empirischer Studien (Lakens, 2013) und deren Angabe in wissenschaftlichen Publikationen wird von der APA empfohlen (American Psychological Association, 2013). Für den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test berechnen wir nicht Cohen’s d (Cohen, 1988), wie wir es bei einem gepaarten t-Test tun würden, sondern den Korrelationskoeffzienten, r, bzw. den Determinationskoeffizienten, R². Leider berechnet SPSS dieser […]