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Friedman bietet sich in der Tat unmittelbar an, ist
aber aus dem von Dir geschilderten Grund nicht
sinnvoll durchführbar. Wie verfährt man in ähnlichen
Studien in Deinem Bereich, also in der Literatur? Z.B.
Ersetzung fehlender Werte bzw. Zusammenfassung von
Zeitpunkten?

Für die Modellbildung wäre ein Mehrebenenmodell
vielleicht eine Alternative, das nutzt alle Daten die
da sind.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Vielen Dank für die schnelle Antwort!

Tatsächlich weiß ich nicht infwiefern solche Probleme von anderen Autoren gehandhabt wurden, da meine spezifische Fragestellung nur selten bislang untersucht wurde und ich noch keine ähnliche Studie gefunden habe. Auch habe ich schon zu den einzelnen Zeitpunkten versucht so viele Daten wie möglich zu bündeln (z.B. +/ - 15min um den Zeitpunkt herum) und eine weitere Zusammenfassung scheint mir nicht sinnvoll.

Wie genau funktioniert denn ein Mehrebenenmodell? Habe das auf die Schnelle noch nicht wirklich verstanden. Da könnte ich dann in einem Längsschnittmodell alle Parameter im zeitlichen Verlauf analysieren?

Vielen Dank für die Antwort.

Wenn ich nochmal darüber nachdenke, dann kann ich das nicht guten Gewissens empfehlen,
ein solches Modell mit sehr kleiner Stichprobe und vielen Missings ist wohl zu heikel.

Wie viele Messzeitpunkte mit vollständigen Beobachtungen (n=12) liegen denn vor?
Und wie lautet ganz präzise die Fragestellung der Studie?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Tja, das ist ja das Problem. Ursprünglich war die Arbeit als rein deskriptive Studie angedacht, doch nach Einreichen fordert die Prüfungskommission nun eine Verlaufsstatistik. Speziell geht es um die Hämodynamik bei einer speziellen Operationsmethode.
Ein n=12 habe ich bei keinem Parameter über alle 9 Zeitpunkte vorliegen. Es sind zu den entscheidenden Zeitpunkten (das sind 5 Messzeitpunkte) meist n=6-8. Ich werde die Testung dann wohl auf diese Zeitpunkte beschränken und mit dem kleinen N leben müssen.
Oder?

Vielen Dank nochmal für die Antworten, sie helfen mir sehr, tatsächlich auch psychologisch.

Tja, das ist ja das Problem. Ursprünglich war die Arbeit als rein deskriptive Studie angedacht, doch nach Einreichen fordert die Prüfungskommission nun eine Verlaufsstatistik.

Meinst Du damit: Deskriptivstatistik der Verläufe? Oder: inferenzstatistische Tests zu den Verläufen?

Speziell geht es um die Hämodynamik bei einer speziellen Operationsmethode.

"Es geht um die Hämodynamik" ist allerdings keine allzu präzise Fragestellung. Methodik dient der
Beantwortung von Forschungsfragen, und wenn die Forschungsfrage klar formuliert ist, dann ergeben
sich leichter die passenden Empfehlungen.

Es sind zu den entscheidenden Zeitpunkten (das sind 5 Messzeitpunkte) meist n=6-8. Ich werde die Testung dann wohl auf diese Zeitpunkte beschränken und mit dem kleinen N leben müssen.

Je nachdem, welchem Mechanismus die fehlenden Werte geschuldet sind, könnte man auch
an Missing Value Imputation denken.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Deskriptivstatistik hatte ich und diese hat nicht ausgereicht, deshalb folgere ich daraus, dass es Interferenzstatistik sein soll. So hat es auch mein Doktorvater interpretiert.

Mein Betreuer hatte mir damals, völlig ahnungslos von Statistik, gesagt ich solle den Verlauf der Werte beschreiben (Deskriptivstatistik) und das Hauptaugenmerk dabei auf die Hämodynamik legen.
Man könnte also heute fragen: "Bleibt der Kreislauf während der OP stabil?".

Die fehlenden Werte sind dem geschuldet, dass sie nicht rechtzeitig dokumentiert wurden. Die (unvollständigen) Datensätze habe ich dann gereicht bekommen zum Auswerten.
Was ist "Missing Value Imputation"?

Mein Betreuer hatte mir damals, völlig ahnungslos von Statistik, gesagt ich solle den Verlauf der Werte beschreiben (Deskriptivstatistik) und das Hauptaugenmerk dabei auf die Hämodynamik legen.
Man könnte also heute fragen: "Bleibt der Kreislauf während der OP stabil?".

Dann ist eine Mittelwertbetrachtung doch wenig interessant. Bei A geht er hoch,
bei B runter, beide instabil, aber weil sich erhöhte und erniedrigte Werte gegenseitig
ausgleichen, bleibt der Mittelwert stabil.
Wenn man definieren kann, wann ein Patient einen "instabilen Verlauf" zeigt,
kann man das individuell bestimmen und den Anteil (in)stabiler Patienten
plus Konfidenzintervall angeben. Leider liefert das keinen Anlass für einen
statistischen Test.

Oder ist tatsächlich konkret als Fragestellung gemeint, "bleibt über alle
Patienten der Mittelwert über die Zeit konstant"?

Die fehlenden Werte sind dem geschuldet, dass sie nicht rechtzeitig dokumentiert wurden.

Demnach völlig zufällig, nicht systematisch, z.B. nicht dass aus irgendeinem Grund
Werte eher dann fehlen, wenn der Blutdruck gerade hoch (oder niedrig) ist?

Was ist "Missing Value Imputation"?

Wenn Werte zufällig fehlen, dann kann man versuchen, sie zu imputieren (zu schätzen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ich denke das Problem mit meiner Arbeit liegt darin, dass die Werte erstmal erhoben wurden und hinterher gesagt wurde "schau dir das mal an und beschreib das". Da ich damals jedoch keine Ahnung hatte wie wissenschaftliches Schreiben und Statistik im Besonderen funktioniert, habe ich nun den Salat. Aus diesem Grunde gibt es keine konkrete, wissenschaftlich saubere Hypothese oder Fragestellung wie es eigentlich sein sollte.

Die Werte fehlen eher aus organisatorischen Gründen, nicht weil eine Notfallsituation keine Dokumentation zugelassen hätte und mit Schätzen würde ich mir vorwerfen lassen müssen unsauber gearbeitet zu haben.

Vielen Dank für deine Hilfe und deine Zeit!
Ich werde es mal mit der abgespeckten Testung versuchen und schauen was mein Doktorvater und die Prüfungskommission davon hält.

Ich werde es mal mit der abgespeckten Testung versuchen und schauen was mein Doktorvater und die Prüfungskommission davon hält.

Vielleicht kannst Du dort den Ausdruck "vollständige Fallanalyse" (complete case analysis) verwenden,
das klingt eindrucksvoller als "abgespeckte Testung".

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ich hatte nicht vor diesen Ausdruck ("abgespeckte Testung") zu nutzen.

Vielen Dank nochmal!