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10.4.2 Multiple Methoden***
Bei multiplen Methoden wird der Einfluss mehrerer Einflussgrößen auf eine Zielgröße simultan
untersucht. Diese Verfahren ermöglichen eine wesentlich effizientere Analyse als univariable
Methoden, bei denen nur eine Einflussgröße berücksichtigt wird.
4
zwei- oder mehrfaktorielle Varianzanalyse: Möglicherweise hängt die Zielgröße nicht nur
von einer Gruppierungsvariablen (z. B. der Therapieform), sondern darüber hinaus von
weiteren qualitativen Faktoren (Geschlecht, Schweregrad der Krankheit etc.) ab. Für derlei
Fragestellungen eignen sich mehrfaktorielle Varianzanalysen.
4
Varianzanalyse mit Messwiederholungen: Auch bei diesen Verfahren können mehrere
Gruppierungs- und Messwiederholungsfaktoren involviert werden.
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Multiple Regressionsanalyse: Diese Methode wird verwendet, wenn die quantitative Ziel-
größe von mehreren quantitativen Einflussgrößen bestimmt wird.
4
Allgemeines lineares Modell: Mit diesem ist es möglich, den Einfluss mehrerer Faktoren,
die sowohl quantitativ als auch qualitativ sein können, zu untersuchen. Am Ende wird eine
lineare Gleichung erstellt, mit der sich ein Wert für die Zielgröße in Abhängigkeit der signi-
fikanten Einflussfaktoren schätzen lässt:
(10.10)
ya ax ax
=+ + ++
01122 ...
a kk
10
Bei diesem Ansatz werden qualitative Merkmale durch sog. Dummy-Variablen beschrieben
(
7 Beispiel 2.4). Eine leistungsfähige Software unterstützt den Anwender bei der Wahl der
Variablen, die in das Modell aufgenommen werden, und bei der Bestimmung der Regressions-
koeffizienten.
i Bei allen Varianz- und Regressionsanalysen ist das bereits erwähnte Bestimmt-
heitsmaß (7 Abschn. 5.3.2) geeignet, um die Güte des Modells zu quantifizieren.
Dieses Maß ist der prozentuale Anteil der durch das Modell erklärten Varianz bezo-
gen auf die Gesamtvarianz der y -Werte. Je größer das Bestimmtheitsmaß, desto
besser ist das Modell.
Die technische Anwendung dieser Verfahren stellt mit geeigneter Software kein nennenswertes
Problem dar. Dennoch sollte ein Anwender über den mathematischen Hintergrund und auch
über deren Grenzen zumindest in Grundzügen Bescheid wissen, um sie sinnvoll anzuwenden
und die Ergebnisse interpretieren zu können. Wer sich dafür interessiert, möge auf geeignete
Literatur zurückgreifen (Backhaus et al. 2011, Bortz u. Schuster 2010, Fahrmeir et al. 2009 oder
Sachs u. Hedderich 2009).
 
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