Wie ich bereits in einem früheren Beitrag beschrieben habe, muss für die Auswahl der richtigen Testmethode klar sein, ob es sich bei den Messungen um verbundene oder unverbundene Daten handelt.

Problem: teilweise Mehrfachmessungen

Was aber macht man, wenn man teilweise Mehrfachmessungen hat, also teilweise verbundene Daten? Und wann kommt das überhaupt vor?

Ein Beispiel: Sie untersuchen spezielle Fuß-Ops an Patienten. Bei den meisten Patienten wurde ein Fuß operiert. Ab und zu kommt es aber auch vor, dass beide Füße operiert wurden. Nun haben Sie zum Einen Messungen am Fuß (OP-Dauer, Art der OP,…) und Messungen den kompetten Patienten betreffend (Alter, Geschlecht, Laborparameter…).

Wenn Sie die Daten komplett verwenden, haben Sie die Patienten mit zwei OPs doppelt enthalten. Die statistischen Tests erwarten aber, dass die Daten entweder komplett verbunden oder komplett unverbunden sind. Das ist hier dann nicht der Fall.

Wenn die Patienten mit zwei OPs nun in irgend einer Weise besonders wären, würde das das Ergebnis verfälschen. Außerdem sind rein aus statistischer Sicht die Schätzwerte nicht mehr zuverlässig.

Die Lösung

Die Lösung ist, dass Sie nicht die OPs sondern die Patienten als Fälle betrachten. Sie dürfen dann jeden Patienten nur einmal in die Berechnung aufnehmen, müssen also die Daten für die einzelnen Füße teiweise reduzieren.

Dazu können Sie entweder in den doppelten Fällen immer zufällig nur einen Fuß des Patienten auswählen und nur die Messwerte zu diesem Fuß in der Analyse betrachten. Wenn Sie metrische Messungen haben, können Sie auch Mittelwerte für die Füße ausrechnen, und so dem Patienten einen Wert zuordnen.

Egal wie Sie es machen, Sie müssen die Vorgehensweise dokumentieren und in Ihrer Arbeit beschreiben. Dann machen Sie alles richtig.

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