Hi,
Wir haben derzeit einige Probleme mit der Matched-Pairs-Analyse.
Unsere Situation:
4 Gruppen mit je 16 Patienten, der 1. Patient der Gruppe 1 wird dem 1. Patienten der Gruppe 2, 3 und 4 zugeordnet und entsprechend werden die Patienten 2 - 16 zugeordnet.
Für jeden Patienten haben wir 58 Stoffwechselregionen, die verglichen werden müssen, innerhalb der 1. Patienten aller Gruppen, der 2. Patienten aller Gruppen und so weiter...
Unsere Frage:
Wir haben uns gefragt, wie man eine Matched-Pair-Analyse für 2 oder mehr Gruppen sowohl für parametrische als auch für nichtparametrische Daten durchführt.
Wir haben bereits die Matched-Pair-Plattform verwendet, aber wir können nur zwei Gruppen und nur parametrische Daten analysieren. Wir kennen auch den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test (Vergleich zweier Gruppen mit nichtparametrischen Daten), wissen aber nicht, wie man ihn genau durchführt: Ist es richtig, den hypothetischen Mittelwert immer als 0 anzunehmen? Welche Standardabweichung sollen wir wählen?
Vielen Dank für Ihre Hilfe!
Für den parametrischen Fall haben Sie ein gemischtes Modell, das den gepaarten t-Test (übereinstimmende Paare) verallgemeinert. Angenommen, Sie haben eine Spalte (Zeichen/Nominalwert) für „Gruppe“ (nimmt die Werte 1, 2, 3 oder 4 an) und eine Spalte (Zeichen/Nominalwert) für „Patient“ (nimmt die Werte 1, 2, 3, ..., 16 für jede Gruppe), und dann 58 Spalten für Ihre Antworten (fortlaufend). In der Plattform „Modell anpassen“ sollten Sie „Gruppe“ und „Patient“ als „Modelleffekte“ und „Patienten“ als „Zufällig“ haben (über die Attribute-Optionen). Und achten Sie darauf, die Option Unbounded VC aktiviert zu lassen. Dies wird Ihnen geben, wonach Sie fragen. Und Sie können überprüfen, ob diese Methode für zwei Gruppen genau das gleiche Ergebnis liefert wie die Matched Pairs-Plattform.
