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Statistische Auswertung korrelierter Messdaten in der Augenheilkunde: Tutorial zur Verwendung des linear gemischten Modells in SPSS und R anhand biomechanischer Parameter der Hornhaut
Ist Teil von
Der Ophthalmologe : Zeitschrift der Deutschen Ophthalmologischen Gesellschaft, 2020, Vol.117 (1), p.27-35
Ort / Verlag
Heidelberg: Springer Medizin
Erscheinungsjahr
2020
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
Zusammenfassung
Hintergrund
Häufig werden in der Augenheilkunde die Daten beider Augen einer Person in die statistische Auswertung eingeschlossen. Dies verletzt die Voraussetzung der Unabhängigkeit der Daten für die klassischen statistischen Tests wie Student’s t‑Test oder der Varianzanalyse (ANOVA), denn es handelt sich um korrelierte Daten.
Ziel der Arbeit
Es soll das linear gemischte Modell („linear mixed model“ [LMM]) als Möglichkeit zur Einbeziehung der Daten beider Augen in die statistische Auswertung genutzt werden.
Methode
Das LMM ist in diversen Statistikprogrammen wie SPSS oder R verfügbar und gestattet die Einbeziehung der Messdaten beider Augen einer Person in die statistische Analyse. Die Anwendung soll anhand der Daten einer biomechanischen Charakterisierung der Hornhaut mittels dynamischen Scheimpflug-Analyzers (Corvis ST; Oculus, Wetzlar, Deutschland) bei gesunden Probanden angewendet werden.
Ergebnisse
In die Studie wurden 158 Augen von 79 Probanden eingeschlossen. Zwischen beiden Augen der Probanden lag eine hohe Korrelation der untersuchten Corvis-ST-Parameter vor. Der Vergleich zwischen den Altersgruppen zeigte, dass sich bei Anwendung des LMM im Vergleich zur ANOVA die
p
-Werte erhöhten und teilweise Signifikanzen entfielen. Die Altersgruppe der 56- bis 79-Jährigen zeigte im LMM eine signifikant kürzere Zeit bis zur 2. Applanation (
p
= 0,002), eine signifikant höhere Bewegung des Augapfels während der Deformation (
p
= 0,001) sowie eine signifikant höhere Steifigkeit an der 1. Applanation (
p
= 0,006) im Vergleich zur jüngeren Probandengruppe (18–35 Jahre).
Schlussfolgerung
Die Auswertung von Messdaten beider Augen ohne Berücksichtigung ihrer Korrelation, mittels klassischer statistischer Tests, führt zu einer Überschätzung des statistischen Effekts, die durch Verwendung des LMM vermieden werden kann.