kategoriale Daten - "Einfluss" berechnen

[AGH]

Liebes Forum!

Ich stehe vollkommen auf der Leitung, was einen Datensatz, der vor mir liegt, betrifft bzw. was einen Artikel betrifft, der mit aehnlichen Daten gearbeitet hat wie meine. Koennt Ihr mir bitte bitte kurz helfen? (Wahrscheinlich ist's ganz einfach, aber ich sehe die Loesung irgendwie einfach nicht!?)

In meinen Daten geht es um Personen, die ein Ereignis ueberlebt haben oder nicht. (Ueberleben ist also eine dichotome Variable.) Gefragt ist, welche der Variablen Alter (intervallskaliert), Geschlecht, Monat des Ereignisses, Wochentag des Ereignisses und noch ein paar andere Variablen (alle kategorial) einen Einfluss auf das Ueberleben haben.

In vorliegender Arbeit wurde zu der gleichen Frage eine "univariate Analyse" gemacht und eine "schrittweise logistische Regression" gerechnet. Die Ergebnisse sind in zwei Tabellen gelistet, einmal fuer die "univariate Analyse", wo fuer jede Variable der p-Wert angegeben ist, und einmal eine Tabelle fuer die "schrittweise logistische Regression", wo fuer eine Variable (jene, bei der die univariate Analyse einen sign. p-Wert ergeben hat) wieder der p-Wert sowie chi-squared improvement (wie auch immer das auf deutsch heisst) angegeben ist.

Meine Fragen:
1. Wie komme ich bei einer univariaten Analyse auf p-Werte? Was haben die da gerechnet?
2. Wieso Regression? Geht denn das bei dichotomen Kriteriumsvariablen?
3. Wenn keine Regression, was rechne ich dann, um die Frage zu beantworten? Ich waere einfach auf Kontigenzkoeffizienten (wenn eine Variable mehr als 2 Kategorien hat, wie zum Beispiel die Variable "Monat") bzw. auf chi-Quadrattest bei den dichtomen Variablen (z.B. Geschlecht) gekommen! Andere Ideen? (Ich wuerde auch nicht von Einfluss, sondern eher von Zusammenhang sprechen - finde ich klarer.)

Ich weiss, dass hier das doktorandenforum und kein Statistikforum ist, aber vielleicht kann mir trotzdem jemand weiterhelfen?!?! Daaanke!

Liebe Gruesse!
AGH

[bienah]

Hallo AGH

Für eine umfassendere Antworte fehlt mir grad die Zeit, aber zu 2 würde ich so spontan sagen, dass sie eine Dummy Kodierung vorgenommen haben. Dann würde sich allerdings die Frage stellen, wieso das nicht im Artikel angegeben wurde...

Gute Nacht vorerst mal!

[xa]

zu 2) Wahrscheinlich wurde eine binär logistische Regression gerechnet. Da kann die AV durchaus nur nominal sein.

[AGH]

Danke Euch beiden für die Antworten!

Im Artikel steht leider nichts anderes drin, als das, was ich hier gepostet habe... .
Ich habe jetzt versucht, mir zusammenzureimen, was sie gemacht haben, und ich nehme an, sie haben zuerst chi-Quadrattest und/oder Kreuztabellen gerechnet und geschaut, bei welchen Variablen p < 0.05 ist. Diese Variable (ist nur eine) haben sie dann verwendet, um, wie Du auch geschrieben hast, eine binäre logistische Regression zu rechnen (wozu stepwise, bei nur einer Variable, weiß ich aber nicht).

Kann das hinkommen?

Hach, ich bin es so überhaupt nicht gewohnt, dichotome AVs zu haben - bringt mich ganz durcheinander!

Bin nachwievor für Tips, Anmerkungen, Anregungen zu diesem Thema SEHR dankbar! (Vor allem, wozu Regression!? Warum reichen nicht chi-Quadrattest bzw. Kreuztabellen? Was sagt mir die Regression - in diesem inhaltlichen Zusammenhang - mehr? Beim chi-Quadrattest kommt z.B. raus, Männer sind unter den Überlebenden überrepräsentiert. Wozu dann noch eine Regression?)

Liebe Grüße!
AGH

[bienah]

Hallo AGH

Ist die Reihenfolge wirklich zuerst chi2-Test und dann die Regression? Aus meiner Sicht wäre es eher nachzuvollziehen, wenn zuerst eine logistische Regression mir allen Variablen gerechnet wird, eben vorwärtsgerichtet wie beschrieben. Anschliessend, wenn die relevanten UVs ausgemacht sind, können diese dann nochmals in einem chi2-Test einzeln angeschaut werden. Aber ohne den Artikel gelesen zu haben ist es schwierig, das zu beurteilen. Wie wird die Wahl des Verfahrens denn im Methodenteil begründet?

Falls es für dich sehr wichtig ist, schreib doch einfach den Autor an. Hab ich auch schon gemacht und ich wurde auch schon selber kontaktiert bei Fragen zu Artikeln, bei denen ich als Kontaktperson angegeben stehe.