SPSS-FORUM.DE

[sniperfake]

Hallo zusammen,

ich habe aus meinen Daten die Prävalenzen für verschiedene Erkrankungen berechnet. Nun möchte ich diese für zwei Variablen adjustieren/ korrigieren, da mehr Frauen als Männer und eher ältere Menschen geantwortet haben. Kann mir jemand verraten, wie ich das mit SPSS mache? Ich habe sowohl die dazu notwendigen Daten der Personen, die die Fragen zu den Erkrankungen beantwortet haben, wie auch Alter und Geschlecht der Personen, die die Teilnahme an der Studie verweigert haben.

Danke und viele Grüße,
sniperfake

[strukturmarionette]

Hi,

ich habe aus meinen Daten die Prävalenzen für verschiedene Erkrankungen berechnet.

Genauso wie Du das berechnet hast nur mit einem einizigen weiteren Term in der Formel.

[sniperfake]

Hi,

okay. Mein Problem ist nur, dass ich diese Prävalenzen von Hand berechnet habe. Korrigieren kann ich auch für jeweils eine der Variablen per Hand. Für beide gleichzeitig wird mir das von Hand ein bisschen zu komplex...
Ich wäre also noch für einen kleinen Hinweis zur Berechnung von Prävalenzen mittels SPSS dankbar.
Über google konnte ich lediglich ein Python-Modul zur Korrektur finden, allerdings korrigiert dieses nur für Alter und ich finde dieses Vorgehen relativ umständlich. Es geht sicherlich auch einfacher...

Danke und Gruß

[strukturmarionette]

Hallo,

also wie man Krankheits-Prävalenzen korrigiert oder irgendwie adjustiert ist für mich ein fachliche Frage aus der Epidemiologie -also wahrscheinlich was medizinisches, je nach Krankheit unterschiedlich.
(Keine Ahnung)

Über SPSS wäre das mit dem COMPUTE-Befehl -Variablen-Neu- zu machen.
Brauchts Du wirklich dafür eine Anleitung?

S.

[sniperfake]

Hallo,

ja, wenn man einfach das Durchschnittsalter berechnet, sowohl für die Probanden, die teilgenommen haben, wie auch für die Gesamtstichprobe, dann wäre das mit dem Compute-Befehl kein Problem. Mein Problem ist aber, dass sowohl die Rücklaufquote, wie auch die Prävalenz altersabhängig sind. Sprich, ich benötige einen Befehl, der mir für jedes Alter bzw. zumindest für mehrere Altersgruppen diese Adjustierung vornimmt (und am besten dabei noch die Geschlechtsverteilung berücksichtigt). Mir fällt dazu kein einfacher Compute-Befehl ein

Danke

[strukturmarionette]

Hi,

soweit ich das nachvollziehen kann, sucht Du zwei SchätzModelle aus Deinen Daten (die ja offensichlich vorliegen) für:

- Prävalenz
- Rücklaufquote

Wenn Du in einer multiplen linearen Regression diese zwei Variablen als Abhängige Variable (Kriterium) definierst und die anderen zwei als Unabhängige Variablen (Prädiktoren),
könnte das gehen.

S.

[sniperfake]

Mh, werde ich mal probieren.

Vereinfacht gesagt weiß ich, dass z.B. 100 Personen meiner Gesamtstichprobe (1.000) z.B. Diabetes haben. Ich sehe in meiner Stichprobe, dass vorallem ältere Männer unter Diabetes leiden. Auf meinen Fragebogen haben mir aber mehr Frauen als Männer und eher jüngere Menschen als Ältere geantwortet. Dies bedeutet, dass ich die Prevalenz unterschätze, weil Diabetes vorallem bei älteren Männern vor kommt, von denen mir aber nur wenige geantwortet haben. Meine Stichprobe ist somit nicht mehr bevölkerungsrepräsentativ. Daher muss ich für diese Verzerrung korrigieren, um die Prävelanz in der Bevölkerung genauer zu erhalten (also so tun, als wäre der Anteil von Männern im hohen Alter in meiner Stichoprobe genau so wie in der Bevölkerung).

Ich weiß zwar noch nicht ganz genau, wie mir das eine einfache multiple Regression macht, probiere es aber mal. Der Weg scheint mir prinzipiell schon der richtige zu sein, aber irgend etwas scheint mir zu fehlen...

[strukturmarionette]

Hallo nochmal,

also: Repräsentativität ist natürlich eine Angeleghenheit, die NICHT mittels einer linearen Regression zu behandeln ist.
Möglichtst repräsentative Daten zu erhalten, ist eine Aufgabe der Untersuchungsplanng /auch der Stichprobenziehung.
Es gibt dabei unterschiedliche Verfahren.

Wenn bei Dir die Anzahl der männlichen Pbn bspw. 200 beträgt und die der weiblichen 800, dann könntest Du per SPSS aus den n=800 ein Zufallsstichprobe von n=200 ziehen.
Dann würden sich die Stichprobenumfänge nach Geschlecht wieder entsprechen.

Wenn des Weiteren das Durchschnittsalter (und natürlich auch die Streuung innerhalb der Teilstichproben) gleich sein soll, dann könnte man die Pbn nochmals ´nachselektieren´.

Je nachdem, was Du eigentlich letzlich rausfinden willst, bestünden je nach Fragestellung auch Verfahren (Möglichkeiten), den Einfluss bestimmter Variablen auf einen Effekt (i.e. Krankheit) herauszurechnen bzw. explizit deren Einfluss zu bestimmen.

Aber eine ´Formel´, nach der man eine bestehende Stichprobe nach allen möglichen Wünschen inhaltlich aufbereiten kann, gibt es m.E. nicht.

S.