Deutsches R-Forum

Frohe Pfingsten liebe Forumsmitglieder,
ich möchte einer Bekannten helfen, die für eine Kurklinik Patienfragebögen per Hand auswerten muss, was sehr aufwendig
und fehleranfällig ist. Der Fragebogen beinhaltet 125 Fragen zur Stärken/Schwächen-Analyse von Reha-Gästen. Spalte P00 enthält die Werte zur Selbsteinschätzung der Patientin/des Patienten. Nachfolgende Spalten P01,P02,...Pn können mit "Umfragewerten" von Ehepartnern, Freunden oder Arbeitskollegen angereichert werden (freiwillig). Die Zahlwerte in den Spalten bilden die Ordinalstufen:

+3 sehr stark ausgeprägtes Merkmal
+2 stark ausgeprägtes Merkmal
+1 relativ stark ausgeprägtes Merkmal
0 teils/teils normal ausgprägtes Merkmal
-1 relativ schwach ausgeprägtes Merkmal
-2 schwach ausgeprägtes Merkmal
-3 sehr schwach ausgeprägtes Merkmal
ab.

Hier ein Auszug des Fragebogens:
"Fragen";"P00";"P01";"P02"
"001-sympathisch";0;0;2
"002-vertrauenswürdig";1;3;2
"003-vorsichtig";1;2;-2
"004-lernbereit";3;2;-1
"005-lernfähig";3;2;2
"006-vertrauensvoll";2;3;-1
[...]
"122-planvoll";1;"NA";0
"123-konstruktiv";2;"NA";-3
"124-methodisch";3;"NA";1
"125-strukturiert";3;"NA";1

Wie kann ich nun mit R eine (von zutreffend->nicht zutreffend sortierte) Übersicht erzeugen, die mir je Zeile die Abweichung vom Wert der Selbsteinschätzung (P00) zu den gegebenen Werten P01+P02+Pn (Fremdeinschätzung) ausgibt? Es soll möglich sein zu erkennen,
wie zutreffend die Selbsteinschätzung ist.

Ich bin für jeden Tipp dankbar und bedanke mich im voraus für eure geschätzte Hilfe.

Viele liebe Grüße
Elan

Frage: macht es Sinn, Patienten auszuwerten, bei denen keine Fremdeinschätzung vorliegt? Für mich sind das zwei veschiedene Kollektive ...
Einmal kann ich natürlich die P00s auswerten um insgesamt die Selbstwahrnehmung abzubilden, dann sollte ein Teildatensatz mit P01..Pn den "Wahrnehmungfehler" auswerten. Was konkret macht die Bekannte derzeit "zu Fuß"?
VG Ruedi

Mittelwert ziehen & Differenz berechnen?

Oder wenn gutmeinende Freunde die Fremdwahrnehmung verzerren ggf. Median ..
VG Ruedi

Schwierig finde ich, dass Elan seine Antwortskala korrekt als "Ordinalstufen" angibt. Damit wäre EDis Mittelwertbildung schon gar nicht zulässig. Aber auch wenn man den Median nimmt. Was tut man dann? Am Ende wird man doch eine Distanz vom Antwortvektor der PatientIn zum Antwortvektor, der aus den Fremdbeurteilungen (sei es deren Mittelwert oder deren Median) sein berechnen. Und dabei wird man dann doch irgendwie die ordinale Natur der Daten mit Füßen treten (Bei kurzem Googlen kamen Ansätze wie auf dieser Seite hier raus, die am Ende doch die Schritte zwischen den Stufen zählen, und somit alle Abstände gleich machen: https://www.raynergobran.com/2016/02/di ... c-ordinal/ )

LG,
Bernhard

Bei der Literatur gefällt mir die Aussage

Purists will say that you should never treat ordinal data as if it were interval (numeric) data. If you are comfortable, then go ahead and use it that way.

Insbesondere in dem Kontext, dass man wohl nach der Beschreibung von Elan davon ausgehen kann, dass die Skala äquidistant ist.
VG Ruedi

Hi Ruedi,

die Skala ist ja oben vollständig abgebildet. Ich wüsste nicht, was argumentativ dafür sprechen sollte, sowas als äquidistant anzunehmen -- aber mir wäre kein Weg bekannt, die steile These von Äquidistanz zu widerlegen, was das ganze zu einer nicht-falsifizierbaren Aussage macht.

Ich würde natürlich auch mit pseudo-metrischen Daten rechnen, aber hier unter uns, wo uns keiner hört: Das liegt nur daran, dass ich das eine rechnen kann und das andere nicht. Es muss halt "hinreichend" äquidistant sein weil hier alles andere nicht gut geht. Es muss und wird schon irgendwie "äquidistant genug" sein.

Gerade gestern habe ich ein Paper für ein schwedisches/internationales Journal eingereicht. Bevor ich überhaupt meine Dokumente hochladen durfte musste ich erst eine Seite mit Fragen bejahen. Ich musste bestätigen, dass die Daten neu und noch nirgendwo anders under consideration sind, dass alle Autoren mit der Einreichung in dieser Form einverstanden sind, dass ein native speaker die Arbeit durchgesehen hat und so weiter. Zu meiner Überraschung eben auch, dass ordinale Daten mit Methoden für ordinale Daten ausgewertet wurden. Und das waren jetzt nicht Science oder Nature, sondern ein Journal für Rehabilitationsmedizin mit einem Impact Factor von 2. Selbst die wollen ihre Reviewer gar nicht erst mit einer Arbeit belästigen, wenn man nicht vorher die angemessene Bearbeitung von ordinalen Daten zugesagt hat.

JMTC,
Bernhard

schön, dass es auch solche Journale gibt, leider habe ich schon genug Publikationen aus anderen in die Finger bekommen
VG Ruedi

ruedi_br hat geschrieben: ↑Mo Mai 24, 2021 6:01 pm Frage: macht es Sinn, Patienten auszuwerten, bei denen keine Fremdeinschätzung vorliegt? Für mich sind das zwei veschiedene Kollektive ...
Einmal kann ich natürlich die P00s auswerten um insgesamt die Selbstwahrnehmung abzubilden, dann sollte ein Teildatensatz mit P01..Pn den "Wahrnehmungfehler" auswerten. Was konkret macht die Bekannte derzeit "zu Fuß"?
VG Ruedi

Vielen Dank lieber Ruedi, derzeit werden von den Kräften der Anmeldung eingehende Fragebogen der Patientinnen und Patienten "PixDaumen" mit Edding farbig markiert, also ohne ein System. Man schaut wohl nur, ob es Übereinstimmung zwischne P0 und weiteren P1..Pn gibt.

EDi hat geschrieben: ↑Mo Mai 24, 2021 6:08 pm Mittelwert ziehen & Differenz berechnen?

Vielen Dank Edi für deine Antwort. WIE kann ich denn ganz konkret die Abweichung Wet P00 mit MEDIAN von (P01..Pn) je Frage ermitteln, oich sehe
den Wald vor lauter Bäumen nicht. Hilfreich wäre es, würde je FRAGE ersichtlich sein, wie weit die Patientenselbseinschätzung vom Median der Fremdbeurteilung abweicht. Aber was muss ich dafür tun?