Messniveau und Art der Stichprobe: 2 wichtige Kriterien für die Auswahl der statistischen Tests

Bevor Sie Ihre Daten eingeben und vor allem, bevor Sie sie analysieren, ist es wichtig, dass Sie sich klar werden, welche Arten von Daten Sie haben. Das heißt, Sie bestimmen für jede Variable, welches Messniveau diese Variable hat. Zudem halten Sie fest, welche Variablen verbundene Stichproben sind. Das Messniveau und die Tatsache, ob die Stichproben verbunden oder unverbunden sind, beeinflussen die Wahl der Analysemethode.

Messniveau von Variablen

Es gibt verschiedene Arten von Skalen zur Messung von Variablen. Man unterscheidet zwischen nominalen Skalen, ordinalen Skalen und metrischen Skalen.

Nominale Skalen

Nominale Skalen kommen dann zum Einsatz, wenn die Ausprägungen der Variable in Kategorien fallen, die sich gegenseitig ausschließen und die keine Ordnung aufweisen. Beispiele sind das Geschlecht, die Ethnizität und Fragen, die mit Ja und Nein beantwortet werden.

Ordinale Skalen

Bei Ordinal-Skalen sind die Ausprägungen genau wie bei den Nominal-Skalen auch in sich ausschließenden Kategorien einzuteilen. Zusätzlich haben die Kategorien aber eine natürliche Rangordnung. Ein Beispiel hierfür ist das Krankheitsstadium mit Kategorien von eins bis fünf oder Altersgruppen.

Metrische Skalen

Metrisches Messniveau haben alle Variablen, die auf einer gleichabständigen Skala gemessen werden. Gleichabständig bedeutet, dass gleiche Abstände zwischen den Skalenpunkten angenommen werden. Beispielsweise gilt das für die Messung von Temperatur: der Abstand zwischen 2 und 3 Grad Celsius ist genauso groß wie der zwischen 39 und 40 Grad Celsius. Metrische Skalen sind außerdem Alter, Körpergröße, Blutdruck usw.

Verbundene oder unverbundene Stichproben

Die zweite zu klärende Frage ist, ob Sie verbundene oder unverbundene Stichproben haben.
Verbundene Stichproben sind Daten, die an den gleichen Fällen/Patienten gemessen wurden.

Wenn zum Beispiel ein Laborparameter an allen Patienten vor und nach der Behandlung gemessen wird, dann hat man zwei Stichproben:

  • eine mit Messungen vor der Behandlung und
  • eine mit Messungen nach der Behandlung.

Diese beiden Stichproben sind verbunden, da jede Stichprobe von jedem Patienten einen Messwert enthält. Das gleiche gilt, wenn man einen Zeitverlauf mit mehr als zwei Messzeitpunkten beobachtet und zu jedem Messzeitpunkt jeden Patienten misst. Dann hat man mehr als zwei Stichproben, die alle verbunden sind.

Statt verbundene Stichproben wird oft auch der Ausdruck gepaarte oder abhängige Stichproben verwendet.

Unverbunden (oder ungepaart oder unabhängig) sind Stichproben, wenn sie an komplett unterschiedlichen Fällen/Patienten gemessen wurden. Also zum Beispiel, wenn der Laborparameter an Frauen und Männern gemessen wird. Man hat dann wieder zwei Stichproben: Die Frauen und die Männer. Diesmal sind sie unverbunden, da die Patienten genau einer Gruppe zugeordnet werden.
AbbVerbunden
Meistens stehen verbunden Stichproben in der Datenmatrix in eigenen Spalten. Also die Messung vor der Behandlung bekommt eine Spalte und die Messung nach der Behandlung bekommt eine eigene Spalte. Unverbundene Stichproben dagegen stehen in der Regel in einer Spalte und werden durch eine Gruppierungsvariable (z.B. Geschlecht) in die unverbundenen Stichproben geteilt.

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