Healthcare and Medicine Reference
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Dennoch ist eine Skalentransformation bei praktischen Anwendungen zuweilen
sinnvoll. Um beispielsweise bei Routineuntersuchungen den Glukosegehalt im Urin
zu bestimmen, ist es nicht notwendig, diesen exakt in »mg/dl« zu erfassen. Stattdessen
verwendet man Teststreifen mit den Ergebnissen »negativ« und »positiv«. Im Einzel-
fall ist stets abzuwägen, ob es sinnvoll ist, das Skalenniveau zugunsten eines einfache-
ren Messverfahrens zu reduzieren.
In den folgenden Kapiteln wird gezeigt, dass Analysemethoden für quantitative
(insbesondere stetige) Merkmale differenziertere Auswertungen ermöglichen als Me-
thoden für qualitative Merkmale. Eine Skalentransformation sollte man deshalb nur
dann durchführen, wenn praktische Gründe dies erfordern, und ansonsten versuchen,
ein möglichst hohes Niveau beizubehalten. Bestehen jedoch Zweifel, ob ein höheres
Skalenniveau überhaupt angenommen werden kann, sollte man sicherheitshalber ein
niedrigeres zugrunde legen.
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Beispiel 2.3: Skalenreduktion
Wir betrachten das Merkmal »Zigarettenkonsum eines Patienten«. Merkmalsart und Ska-
lenniveau sind abhängig von der Art der Datenerfassung:
Ausprägungen
Merkmalsart
Skala
Menge des pro Tag konsumierten Tabaks
in Gramm
quantitativ; stetig
Verhältnisskala
Anzahl der pro Tag gerauchten Zigaretten
quantitativ; diskret
Verhältnisskala
Nichtraucher - schwacher Raucher -
mäßiger Raucher - starker Raucher
qualitativ
Ordinalskala
Nichtraucher - Raucher
qualitativ; binär
Nominalskala
Merkmalsausprägungen
2.3.6
Nachdem zu Beginn einer Studie festgelegt worden ist, welche Merkmale erhoben und
welche Skalenniveaus zugrunde gelegt werden, ist für jedes Merkmal eine Ausprä-
gungsliste zu erstellen. Bei quantitativen Merkmalen handelt es sich dabei um die
Mess- oder Zählwerte. Unpräzise Angaben wie »< 150 cm« oder »≥ 200 cm« (beim
Merkmal »Körpergröße«) sind zu vermeiden, da dies die Analysemöglichkeiten un-
nötigerweise stark einschränkt.
Bei qualitativen Merkmalen sollte man darauf achten, dass die Anzahl der Aus-
prägungen in einem sinnvollen Verhältnis zur Stichprobengröße steht. Es ist wenig
hilfreich, wenn viele Ausprägungen nur vereinzelt vorkommen, weil sich dann ein
Zusammenhang mit einem anderen Merkmal nicht mehr nachweisen lässt. Aus re-
chentechnischen Gründen werden diese Merkmale gern mittels Dummy-Variablen
 
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