deskriptiv

Odds Ratio und relatives Risiko

Besonders in der Medizin ist der Vergleich zweier Häufigkeiten wichtig. Eine beispielhafte Fragestellung dazu ist: Ist ein neues Medikament oder eine neue Operationstechnik erfolgversprechend? Dabei wird eine Kontrollgruppe mit einer Experimentalgruppe verglichen und untersucht ob für die Untersuchungsgruppe ein Nutzen oder ein Schaden entsteht. Dieser Nutzen bzw. Schaden wird als “relatives Risiko” bezeichnet, das Chancen-Verhältnis eines Nutzens/Schaden wird als Odds Ratio bezeichnet. Zur Veranschaulichung habe ich hier ein konstruiertes Beispiel.

Korrelationskoeffizient

Es gibt sehr viele verschiedene Korrelationsmaße, vorallem in der Psychologie werden StudentInnen mit dem Begriff konfrontiert. Was bedeutet nun eigentlich der Begriff eine ’signifikante Korrelation’? Nehmen wir das als Beispiel die Pisastudie aus dem Jahr 2000. Die statistische Prüfung des Zusammenhangs zwischen Leseleistung und kulturellen Aktivitäten ergab innerhalb der Länder eine signifikante Korrelation von r = 0,23. Aus den Ergebnissen der Mehrebenen-Analysen darf jedoch angenommen werden, dass beide Variablen, kulturelle Aktivitäten und Lese-Kompetenz sehr stark mit sozioökonomischem Status (u.

Test auf linearen Trend bei relativen Häufigkeiten

Erfolgt eine Zunahme der relativen Häufigkeit in einer Kreuztabelle mit zwei Kategorien gleichmäßig, dann ist unter Umständen der Trend (Anstieg) von besonderen Interesse. Um das zu veranschaulichen, nehme ich wieder mein Beispiel aus dem Beitrag Odds Ratio und relatives Risiko auf. Bei dem die Wirkung des Luftschadstoffs NOx auf eine unspezifische Reizung untersucht wird. Figure 1: Trend bei relativen HäufigkeitenDer Cochran-Armitage Test prüft eine als linear ansteigend gedachte Häufigkeit mit Hilfe der Chi²-Statistik (Sachs (2006) Seite 599).

Ratingskala

Bei Onlinebefragungen sieht man immer häufiger die Ratingskala bei der Merkmalsausprägung, die in eine Rangordnung gebracht werden muss. Die Auswertung solcher Rangreihen hingegen ist eine nicht triviale Angelegenheit. Die ermittelten Rangwerte stellen eine Ordinalskala dar, die einfachste Darstellung kann mit Modalwert (Häufigster Wert) und Medianwert (50% Wert) erfolgen. Um mehr Informationen aus den Daten zu erhalten, sind die Werte der Rangskala in geeigneter Form zu transformieren. Eine Methode ist die Transformation der Rangreihen in die intervallskalierte Merkmale überführt werden.

Kano-Modell

Die Kundenzufriedenheitsanalyse mit der Kano-Methode ist eine leider viel zu wenig beachtete Befragungsmethode.Das Kano-Modell wurde von Noriaki Kano in den 70ern für die Firma Konica (Minolta Kameras) entwickelt. Die Marketingabteilung stellte damals fest, dass Kunden bei einer direkten Befragung nur geringfügige Änderungen am Produkt wünschten. Ein tief greifendes Verständnis der unausgesprochenen Bedürfnisse des Kunden konnte nicht abgeleitet werden.Kano entwickelte daraufhin eine Methode die Wünsche und Erwartungen von Kunden zu erfassen.

Kreuztabelle

Die Untersuchungen von Zusammenhängen zwischen Gruppen (Beruf, Einkommen, oder Geschlecht von Personen) ist eine sehr häufige Fragestellung. Die einfachste Methode zur Veranschaulichung dieser Zusammenhängen ist eine Kreuztabelle (Kontingenztabelle). Für die Beschreibung der systematischen Zusammenhänge existieren verschiedene Zusammenhangsmaße, der bekannteste ist der Chi² -Test. Der Chi² -Test prüft ob ein Merkmal in zwei oder mehren Stichproben identisch verteilt ist. Die dazugehörige Nullhypothese lautet: H0: Der Anteil jeder Merkmalsausprägung ist in beiden Stichproben gleich.

Interpretation von Mittelwerten

Mittelwerte sind eine beliebte Darstellungsart bei Mitarbeiterbefragungen und Evaluationen. In einem fiktiven Beispiel möchte ich etwas näher drauf eingehen. Folgende Situation: In einem kleinem Betrieb, mit 16 Angestellten, der Medizinprodukte herstellt, wurde eine Mitarbeiterbefragung mittels Onlinfragebogen durchgeführt. Die Daten wurden statistisch ausgewertet. Im folgendem sind die Ergebnisse dargelegt. Im Diagramm sind die Mittelwerte der einzelnen Zufriedenheitsskalen im Vergleich der zwei Abteilungen Produktion und Verwaltung dargestellt. Die Werte sind so codiert, je höher der Skalenwert, desto größer die Zufriedenheit.

Analysefunktionen von Excel

Mit Ms- Excel lassen sich gut einfache Statistiken erstellen. Um den vollen Funktionsumfang zu nutzen, muss die Analyse-Funktionen erst einmal als Add-Ins installiert werden. Das geht über Extras => Add-Ins => Analyse-Funktionen. Nach der Installation wählt der Anwender die Analyse-Funktionen und klickt auf Ok. Nach dem Instalieren findet ist unter Extras den Menüpunkt Analyse-Funktionen zu finden. Folgende Analyse-Funktionen stehen zur Verfügung. Einfaktorielle ANOVA Zweifaktorielle ANOVA ohne Messwiederholung Zweifaktorielle ANOVA mit Messwiederholung

Verteilungsfunktionen

Auf der Seite der Universität Konstanz gibt es ein interessantes Werkzeug um sich statistische Verteilungen zu veranschaulichen. Über Schieberegler kann sich der Anwender mit verschiedenen Parametern die Unterschiedlichsten Verteilungen erstellen werden.