STATISTISCHE MUSTERANALYSE - DARSTELLUNGSVORSCHLAG

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1 STATISTISCHE MUSTERANALYSE - DARSTELLUNGSVORSCHLAG Statistische Methoden In der vorliegenden fiktiven Musterstudie wurden X Patienten mit XY Syndrom (im folgenden: Gruppe XY) mit Y Patienten eines unauffälligem Kollektivs (im folgenden: Kontrollgruppe) hinsichtlich einer Reihe von Parametern verglichen. Dabei wurde für den Parameter P, der im zeitlichen Verlauf erhoben wurde, mit Hilfe einer Varianzanalyse für Messwiederholungen untersucht, ob sich Unterschiede im zeitlichen Verlauf, im zeitlichen Durchschnitt sowie zu den jeweiligen Messzeitpunkten zwischen den beiden Gruppen ergeben. Zur Analyse von Messwiederholungsdesigns kann sowohl ein univariater, als auch ein multivariater Ansatz verwendet werden. Im Hinblick auf das jeweilige Verfahren wurden die notwendigen Vorraussetzungen überprüft. War die Voraussetzung der Spherizität für die Anwendung des univariaten Ansatzes nicht gewährleistet wurde alternativ eine Modifikation verwendet, die auf der Multiplikation der Zähler- und Nennerfreiheitsgrade mit Korrekturfaktoren (Epsilons) basiert. In diesem Fall wurde die Grennhouse- Geisser-Korrektur verwandt. Für Parameter, die nicht zeitabhängig erhoben wurden, ist in Abhängigkeit des Skalenniveaus der t- Test für unabhängige Stichproben für metrisch skalierte Parameter angewandt worden. Bei nicht normalverteilten Daten wurde alternativ zum t-test der nichtparametrische Mann-Whitney-U-Test benutzt. Der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, oder alternativ der exakte Test von Fisher, wurde für die Analyse kategorialer Parameter im Rahmen von Kontingenztafeln angewandt. Es wurde jeweils untersucht, ob Abhängigkeiten zwischen den Gruppen in bezug auf die untersuchten kategoriealen Parameter vorliegen. Für die Untersuchung des linearen Zusammenhangs, zwischen dem im Zeitverlauf erhobenen Parameter P und weiteren metrisch skalierten Variablen, wurde der Korrelationskoeffiziente nach Pearson verwandt. Literatur: Sachs, L. (1992): Angewandte Statistik, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg. Stevens,J. (1992). Applied multivariate statistics for the social science, Lawrence Erlbaum, New Jersey. 1

2 Muster - Ergebnissteil Darstellung metrisch skalierter Parameter: Auf Wunsch können die in Tabelle 1 gemachten, deskriptiven Angaben um den Median, Minimum, Maximum, usw. erweitert werden. Ordinal skaliert Parameter werden wahlweise als Median mit dem 25%- und 75% Quartil tabellarisch dargestellt, oder, in Abhängigkeit der Anzahl von Kategorien, innerhalb einer Kontingenztafel (siehe Tabelle 2) mit prozentualen Anteilen veranschaulicht. Tabelle 1: Mittelwerte und Standardabweichung der XY- und der Kontrollgruppe. Ein p<0,05 bezeichnet einen signifikanten Unterschied zwischen den beiden Gruppen. Gruppe XY (n=x) Kontrollgruppe (n=y) p Alter (Jahre) 67,3 ± 7,6 65,7 ± 9,1 p=0,64 Größe (cm) 175,7 ± 5,4 170,1 ± 5,6 p<0,05 Gewicht (kg) 83,9 ± 6,9 79,2 ± 8,0 p=0,41 Intensiv-Zeit (Tage) 8,0 ± 4,2 2,3 ± 0,7 p< 0, Interpretationshilfe zu Tabelle 1: Hinsichtlich der Größe und der Liegedauer auf Intensiv ergibt der t- Test für unabhängige Stichproben signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen. Bezüglich des Alters und des Gewichtes ergibt sich kein Widerspruch zur Hypothese gleicher Mittelwerte in den Gruppen. Abbildung 1: Balkendiagramm der mittleren Liegedauer auf Intensiv für die beiden Gruppen Liegedauer auf Intensiv [Tage] Gruppe XY (n=x) Kontrollgruppe (n=y) 2

3 Kategoriale Parameter Kategoriale Parameter werden innerhalb einer Kontingenztafel (siehe Tabelle 2) mit prozentualen Anteilen dargestellt. Der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, bzw. der exakte Test von Fisher, überprüfen die Hypothese der Unabhängigkeit beider kategorialer Parameter. Im folgenden Beispiel stellen die beiden Gruppen und der Parameter Infektion die kategorialen Variablen dar. Tabelle 2: Abhängigkeit der Gruppen auf eine Infektion. Es besteht ein hochsignifikanter Zusammenhang (p<0,01). Infektion ja nein Gesamt Gruppe XY Anzahl n=x 1 n=x 2 n=x % 88,9% 11,1% 100,0% Kontrolle Anzahl n=y 1 n=y 2 n=y % 12,5% 87,5% 100,0% Gesamt Anzahl n=x 1 +y 1 n=x 2 +y 2 n=x+y % 40,0% 60,0% 100,0% Interpretationshilfe zu Tabelle 2: Hinsichtlich der beiden Gruppen und dem Auftreten einer Infektion ergibt der exakte Test nach Fisher einen hochsignifikanter Zusammenhang (p<0,01). Dieser ergibt sich durch den mit 88,9% hohen Anteil von Infektionen für die Patienten der Gruppe XY, im Vergleich zur Kontrollgruppe mit lediglich 12,5%. 3

4 Messwiederholungsdesigns Im folgenden sind für den im zeitlichen Verlauf, für beide Gruppen erhobenen Parameter P, die Mittelwerte und Standardabweichungen dargestellt. Eine Varianzanalyse für Messwiederholungen untersucht im Anschluss typische Fragestellung, die im Zusammenhang mit einem solchen Design entstehen. Tabelle 3: Mittelwerte und Standardabweichung der XY- und der Kontrollgruppe des Parameters P im zeitlichen Verlauf. Ein p<0,05 bezeichnet einen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen zum jeweiligen Zeitpunkt. Gruppe XY (n=x) Kontrolle (n=y) p P Zeitpunkt 1 460,7 ± 26,7 344,2 ± 30,1 p< 0,01 P Zeitpunkt 2 387,3 ± 30,3 177,3 ± 21,7 p< 0,01 P Zeitpunkt 3 275,5 ± 29,8 96,8 ± 22,0 p< 0,01 P Zeitpunkt 4 177,7 ± 26,5 61,3 ± 17,6 p< 0,01 Interpretationshilfe zu Tabelle 3: Hinsichtlich der beiden Gruppen ergibt sich zu jedem der vier Zeitpunkte ein hochsignifikanter Unterschied (p<0,01) in bezug auf den Parameter P. Das jeweilige Signifikanzniveau kann der Spalte mit der Überschrift p entnommen werden. Da hier jeweils der Parameter P zu einem fixen Zeitpunkt analysiert wird, spricht man von einer univariaten Analyse. Werden für eine statistische Analyse mehrere Variablen simultan analysiert spricht man von einer multivariaten Statistik. In unserem Beispiel überprüft eine Varianzanalyse für Messwiederholungen, als multivariates Verfahren zur Analyse des Parameters P, für die Zeitpunkte 1-4 weiterhin die folgenden drei Hypothesen: H 0 1: Die Messungen des Parameters P verlaufen über die Zeitpunkte 1-4 konstant. (Verlaufs-Effekt) H 0 2: Die Messungen des Parameters P sind im zeitlichen Durchschnitt für beide Gruppen gleich. (Gruppen-Effekt) H 0 3: Zwischen dem zeitlichen Verlauf der Messungen des Parameters P in bezug auf die zwei Gruppen bestehen keine Wechselwirkungen. (Parallelität) Die Varianzanalyse für Messwiederholungen ergab für den Parameter P einen signifikant nicht konstanten Verlauf (H 0 1: p<0,05). Die in Tabelle 3 dargestellten Mittelwerte zeigen in diesem Zusammenhang einen kontinuierlichen Abfall der Messwerte des Parameters P über die Zeit. Im zeitlichen Durchschnitt ergeben sich ebenfalls signifikante Unterschiede der Messwerte des Parameters P zwischen der Gruppe XY und der Kontrollgruppe (H 0 2: p<0,01). Die in Tabelle 3 dargestellten Mittelwerte zeigen für die Gruppe XY, im Vergleich zur Kontrolle, ein deutlich höheres Niveau der Messwerte. 4

5 Hinsichtlich des zeitlichen Verlaufs der Messungen des Parameters P ergeben sich keine signifikanten Unterschiede (H 0 3: p=0,49). Es kann also davon ausgegangen werden, dass keine Wechselwirkungen zwischen den Gruppen und den Messzeitpunkten vorliegen, der Kurvenverlauf der beiden Gruppen also parallel sind. In Abbildung 2 wird deutlich, dass die Verläufe für die Gruppe XY und die Kontrolle annähernd parallel verlaufen und somit keine Wechselwirkungen aufweisen. Abbildung 2: Liniendiagramm des Parameters P im zeitlichen Verlauf für die beiden Gruppen Messverläufe des Parameters P Gruppe XY Kontrollgruppe Maßeinheit des Parameters P Messzeitpunkt 5

6 Korrelationsanalyse Berechnet wurden die Pearsonschen Korrelationskoeffizienten zwischen dem im Zeitverlauf erhobenen Parameter P und der OP-Zeit, der EKZ-Zeit sowie der Ischämie-Zeit. Signifikante Korrelationen wurden mit einem Sternchen (p < 0,05) resp. mit zwei Sternchen (p < 0,01) gekennzeichnet. Tabelle 4: Korrelationen (R) des Parameters P mit der OP-, EKZ- und Ischämie-Zeit OP-Zeit EKZ-Zeit Ischämie-Zeit Parameter P (n=xy) Zeitpunkt 1 0,129 0,165 0,109 Zeitpunkt 2 0,238 0,296 0,154 Zeitpunkt 3 0,584* 0,770** 0,732** Zeitpunkt 4 0,607* 0,802** 0,828** Interpretationshilfe zu Tabelle 4: Über die Gruppen hinweg sind signifikante Korrelationen des Parameters P für die Zeitpunkte 3 und 4 und der OP-Zeit, der EKZ-Zeit sowie der Ischämie-Zeit zu beobachten. Die Korrelationen sind insbesondere für die EKZ-, und die Ischämie-Zeit, mit Werten von R>0,7, besonders stark ausgeprägt. Bemerkung: Auf Wunsch können etwa Streudiagramme mit eingezeichneter Regressionsgerade erstellt werden. 6