Hallo, habe momentan mit einem Statistikproblem zu kämpfen.
Für eine Studie habe ich 2 Patientengruppen, einmal vor und einmal eine nach der Erweiterung einer Station im Krankenhaus.
Die Frage ist, hat sich der Aufnahmegrund (notfall, geplant, ungeplant) in den zwei Gruppen verändert und ist diese Verändernung signifikant?
Falls sich jemand mit Statistik und am besten noch mit SPSS auskennt wäre ich für eine Antwort sehr dankbar 
Vielen Dank schon mal im Vorraus
Thomas
Hallo,
dafür brauchst du kein SPSS. Das ist ja mit kanonen auf äpfel geschossen!
Mit einem einfachen Chi-Quadrat-Test kannst du prüfen, ob sich zwei Häufigkeitsverteilungen statistisch signifikant unterscheiden.
Es gibt Tools im Internet, die dir das schnell und einfach machen, zB. hier:
http://www.georgetown.edu/faculty/ballc/webtools/web…
Wenn die Fallzahlen eher gering sind (alle zusammen Fisher’s exakter Test an.
Hier ein Link: http://faculty.vassar.edu/lowry/fisher2x3.html
gleich schon der von Dir benötigte 2x3-Fall. Diese Seite rechnet sogar auch gleich noch den Chi-Quadrat-Test, wenn die Fallzahlen hinreichend groß sind.
Da Fisher’s Test ein exakter Test ist, würde ich diesen bevorzugen. Dank der Rechenleistung moderner Computer gibt es eigentliche keinen Grund mehr, den approximativen Chi-Quadrat-Test zu verwenden.
LG
Jochen
Hi
Vielen Dank erstmal für die Antwort - ganz klar ist mir allerdings das Ergebnis nicht. Hatte das so auch schon gerechnet weiß aber nicht was mir das sagen soll.
Habe für Gruppe 1: 82/51/113 Patienten mit den jeweiligen Aufnahmegründen (notfall/geplant/nicht geplant)
Gruppe 2: 129/74/136
Raus kommt dann 0,351 beim chi quadrat (Fischer scheidet aus da zu viele
Patienten) also keine Signifikanz
Bedeutet das jetzt quasi dass trotz der recht unterschiedlichen Mengen der Aufnahmen - 5% mehr geplant chirurgische Aufnahmen und dafür etwa 5% weniger nicht geplant chirurgische Aufnahmen in der Zweiten Gruppe - keine Signifikanz dafür vorliegt
Also es sich um einen „zufälligen“ nicht signifikanten Unterschied handelt?
Gruß
Thomas
Hallo,
Raus kommt dann 0,351 beim chi quadrat (Fischer scheidet aus
da zu viele Patienten) also keine Signifikanz.
Nur zur Info: Sorry, dass das genannte Tool zum Fisher-Test so große Häufigkeiten nicht verwerten kann. Mit einem Statistik-Programm (R, siehe http://cran.r-project.org/ - ein OpenSource-Projekt, sehr zu empfehlen) habe ich den exakten p-Wert nochmal berechnet und 0.3494 rausbekommen (klar ist bei den großen Fallzahlen der approximative Test fast so gut wie der exakte).
Bedeutet das jetzt quasi dass trotz der recht
unterschiedlichen Mengen der Aufnahmen - 5% mehr geplant
chirurgische Aufnahmen und dafür etwa 5% weniger nicht geplant
chirurgische Aufnahmen in der Zweiten Gruppe - keine
Signifikanz dafür vorliegt
Also:
Der Test (Chi² oder Fisher) testest die Null-Hypothese , dass BEIDE VERTEILUNGEN GLEICH SIND. Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, unter der Null-Hypothese mindestens so große Unterschiede zwischen den Verteilungen zu finden, wie sie beobachtet wurden. Wenn diese W’keit sehr gering ist (idR