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Eignung einer Messung der Herzratenvariabilität zur Validierung ...

Eignung einer Messung der Herzratenvariabilität zur Validierung ...

Ramona S. Curteanu

Ramona S. Curteanu Hochschule München Der T-Test ist hierfür (wie bereits erläutert) gut geeignet. Es wird konkret geprüft, ob es signifikante Unterschiede der Messwerte vor und nach der Intervention gibt, und ob das für alle drei Probandengruppen gleichermaßen gilt. Abbildung 4.4: Flowchart zum T-Test Verfahren Mit dem vorherigen Testverfahren stellt man fest, ob es signifikante Unterschiede der Gesundheitsparameter nach dem Testzeitraum von acht Wochen gibt. Des Weiteren möch- te man, für den Fall, dass es signifikante Unterschiede gibt, zusätzlich die Effektstärke 7 (Cohen’s d - standardisierter Unterschied der Mittelwerte) angeben, um die Relevanz der Messergebnisse zu präsentieren. Obwohl der T-Test relativ robust gegen leichte Abwei- chungen ist (statistische Robustheit), wird im einschlägigen Forschungsfeld 8 empfohlen, die Effektstärke zusätzlich zum Signifikanzniveau anzugeben. Für die Effektstärke wird folgende Formel verwendet: d = x1 − x2 (s1 2 +s 2 2 ) 2 7 Vgl. hierzu Cohen (1988). 8 Siehe hierzu u.a. Erceg-Hurn & Mirosevich (2008). 30 4.5. Datenauswertung (4.8)

Ramona S. Curteanu Hochschule München 4.6 Robustheitsprüfung In der vorliegenden Arbeit geht es auch darum, zu prüfen, ob sich die gewählten Parameter Herzrate und Herzratenvariabilität robust verhalten, also sich im Prinzip als verlässlich herausstellen. Man möchte dadurch verstehen, wie sensitiv die Parameter auf gewisse Messfehler reagieren, und vor allem, ob es einen Zusammenhang zwischen den neuen potentiellen „Gesundheitsindikatoren“ und dem altbewährten Leistungsparameter gibt. 4.6.1 Korrelationsanalyse Anfänglich wird bei der Robustheitsprüfung untersucht, ob es einen linearen Zusammen- hang zwischen den Parametern Herzrate und P, sowie zwischen RMSSD und P gibt. Es werden zunächst die Messwerte als Streudiagramm dargestellt und zusätzlich wird der Korrelationskoeffizient nach Pearson 9 ausgerechnet. Pearson’s r ist für metrische Abstände ausgelegt (Intervallskala) und eignet sich somit für den vorliegenden Fall besser als z.B. der Spearman’sche Koeffizient. Dieser wiederum würde lediglich eine Reihenfolge der Messwerte bilden (Ordinalskala), unabhängig von den Abständen zwischen den Werten. Pearson’s r berechnet sich wie folgt 10 rxy = 9 Siehe hierzu Kühnel & Krebs (2010). 10 Vgl. Kühnel & Krebs (2010: 406). n 1 (xi − x)(yi − y) n i=1 n 1 (xi − x)( n i=1 1 n (yi − y) n i=1 2 ) Legende sxy = Covarianz sx = Varianz x sy = Varianz y = sxy sx · sy (4.9) 4.6. Robustheitsprüfung 31

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