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Korrelationen

Wie mißt man den empirischen Zusammenhang zwischen gleichrangigen medizinischen Parametern, wie stellt man ihn zutreffend und verständlich dar?
  • K. Wegscheider
Statistische Leitlinien für Med. Publikationen
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Zusammenfassung

Im Gegensatz zu gerichteten Zusammenhängen (z. B. Ursache-Wirkungs-Beziehungen) zwischen Variablen, die mit Regressionsmodellen beschrieben werden sollten, werden symmetrische Assoziationen zwischen medizinischen Parametern angemessen durch Korrelationsmaße wiedergegeben. Die Auswahl eines geeigneten Korrelationsmaßes wird durch die Skaleniveaus und die Verteilungsannahmen bestimmt. In Publikationen sollten die verwendeten Assoziationsmaße benannt und bevorzugt mit Konfidenzbereichen, nicht mit p-Werten versehen, berichtet werden.

Korrelationen beschreiben nur Assoziationen und erlauben für sich allein keine Rückschlüsse auf die Ursachen. Sie sind besonders anfällig für Fehlinterpretationen, da grundlegend verschiedenen Mechanismen zu ähnlichen Korrelationskoeffizienten führen können. Nähere Aufschlüsse kann die Betrachtung der zugrundeliegenden Korrelogramme bieten.

Die gleichzeitige Betrachtung von mehr als zwei Variablen erfordert die Anwendung multivariater Verfahren und sollte nicht ohne professionelle statistische Hilfe angegangen werden.

Schlüsselwörter

Leitlinien Zusammenhangsmaße Korrelationen Korrelogramme Fehlinterpretationen 

Correlations — How to measure non-directional empirical associations between medical parameters, and how to present them in a correct and illustrative manner

Summary

While directional relationships (e.g., cause-effect relations) should be described by regression models, symmetrical associations between medical parameters are addressed adequately by correlation measures. The choice of the appropriate correlation measure should depend on the type of scale and the distributional assumptions. In publications the employed correlation measures should be clearly stated, and their values should be reported with confidence limits rather than p values.

Correlations just describe associations but on their own do not allow conclusions on causes of associations. They are extremely vulnerable for misinterpretations, since basically different mechanisms can produce similar correlation coefficients. More information can be received by looking at the underlying scattergrams.

The simultaneous analysis of more than two variables requires multivariate statistical techniques and should not be attempted without professional help.

Key words

Guidelines measures of association correlations scattergrams misinterpretations 

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Literatur

  1. 1.
    Gardner MJ, Altmann DG (1989) Statistics with confidence. The Universities Press, Belfast.Google Scholar

Copyright information

© Steinkopff Verlag 1997

Authors and Affiliations

  • K. Wegscheider
    • 1
  1. 1.Berlin

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