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Am Konzept der Axialsymmetrie multivariater Daten wird eine Methode entwickelt, mit der statistisch Cluster aus gleich interkorrelierenden Variablen gebildet werden können. Es wird eine heuristische Vorgehensweise empfohlen, die nicht wie die übliche deskriptive Clusteranalyse willkürliche Entscheidungen über Abbruchkriterien u.ä. verlangt. Die vorgeschlagene Methode ist insbesondere zur mediandichotomierte kontinuierliche Variablen geeignet. Werden echte Alternativdaten verwendet, resultieren Cluster, die zusätzlich zur gleichen Interkorrelation Variablen mit gleicher Schwierigkeit aufweisen. Das Vorgehen wird an einem Beispiel illustriert.
Es wird argumentiert, daß bei der Prüfung der Homgenität von Zentren in mehrfaktoriellen Multicenter-Studien vor allem entscheidend ist, daß sich die Zentren in den faktoriellen Variablen nicht unterscheiden, deren Effekte in der späteren Auswertung interpretiert werden sollen. Dazu wird folgendes Procedere vorgeschlagen: (1) überprüfe, ob in allen Zentren die Randomisierungsbedingungen eingehalten wurden, (2) überprüfe, ob die Zentren homogen bezogen auf die eingebrachten Schichtvariablen (z.B. Geschlecht, Indikation) sind und (3) überprüfe, ob die Zentren homogen sind bezogen auf die Wechselwirkungen zwischen den eingebrachten faktoriellen Variablen. Es wird gezeigt, daß vor allem Forderung (3) für die Interpretationsfähigkeit der Ergebnisse von entscheidender Bedeutung ist. Möglichkeiten der statistischen Prüfung dieser Voraussetzungen werden an einem Beispiel aus der klinischen Prüfung eines Psychopharmakons vorgestellt.