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Hilfe bei der Doktorarbeit Medizin

BeitragVerfasst: Sa 6. Feb 2021, 12:07
von Martin88
Guten Tag erstmal an alle,
zurzeit sitze ich an meiner Doktorarbeit in Medizin aber habe im Moment das Gefühl an der Statistik zu verzweifeln, weshalb ich flehentlich um Hilfe bitte.
Ich werde meine gesammelten Daten mittels SPSS auswerten und habe soweit schon alle Daten in einer Matrix zusammengefasst und alle Variablen definiert. Nun hänge ich jedoch an der Auswahl der richtigen Analyse, um meine Daten zu bewerten. Ganz grob möchte ich im Folgenden die Hypothesen vorstellen und die Variablen beschreiben, um den freundlichen Helfen mein Problem nahe zu bringen.

Hypothese 1: Probanden zeigen 3 Monate nach dem Anlegen einer Defi. Weste (WCD) mehr depressive Symptome als zum Zeitpunkt vor der Anlage der WCD.

Variablen zu Hypothese 1:
1) HADSd1 - Grad der Depression gemessen zum Zeitpunkt 1 (Baseline) mittels eines Fragebogens (HADSd) - 8 Fragen die jeweils mit 1-3 Punkten bewertet werden – Metrische Variable – Probanden mit 8 Punkten haben kaum Depressionen während Probanden mit 24 Punkten maximal depressiv sind
2) HADSd2 - Grad der Depression nach 3 Monaten gemessen mittels eines Fragebogens (HADSd)

Hypothese 2: Probanden mit einem initial hohen NYHA-Grad zeigen mehr depressive Symptome nach 3 Monaten des Tragens einer Defi Weste (WCD), als Probanden mit einem initial niedrigen NYHA-Grad.

Variablen zu Hypothese 2:
1) HADSd2 - Grad der Depression nach 3 Monaten gemessen mittels eines Fragebogens (HADSd)
2) NYHA1 - NYHA Klassifikation – ordinale Variable mit 4 Stufen – Probanden mit Stufe 1 sind kaum Herzerkrankt während Probanden mit Stufe 4 stark Herzerkrankt sind

Zur Analyse der Hypothesen habe ich mir überlegt das bei beiden Hypothesen ein gepaarter T-Test möglich wäre, jedoch bin ich mir nicht so ganz sicher ob dies der richtige Ansatz ist. Reicht das schon? Was könnte ich noch machen? Ich würde mich sehr freuen über weiteren Input, der mir Hilft meine Hypothesen ordentlich statistisch zu belegen. Vielen Dank schonmal im Voraus.

Martin