Statistische Frage!

el_nebuloso

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Hallo,

da es hier ja Experten fuer (fast) alles gibt, moechte ich mal eine (wichtige + dringende) Frage Stellen:

Gruppe 1: Mittelwert = 5.40, SD = 1.84, n (Anzahl) = 12
Gruppe 2: Mittelwert = 7.77, SD = 3.36, n = 6

Sind die beiden Gruppen statistisch signifikant unterschiedlich (p < 0.05) oder nicht.

Mein Bauch sagt nein, meine Software sagt nein, die Autoren von einem Manuskript, das ich grad begutachte schreiben was von p 0.17 und bauen ihre ganze Arbeit drauf auf!

Moechte euch hier nicht mental missbrauchen, aber es ist echt wichtig, dass kluge Leute die richtige (also meine?) Meinung unterstuetzen.

Beste Gruesse, Gerald
 

el_nebuloso

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Keine Experten hier?

Hab noch vergessen zu erwaehnen, dass n die Zahl der Datenpunkte aus einem Experiment angibt, nicht die Zahl der Experimente.

Gerald
 

Difool

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Schön, dass du so "in der Materie" drin bist... :noplan:

Nummer 5 würde sagen: "Mehr input..."
 

An-Jay

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Wofür steht SD? Standardabweichung oder Varianz?

Edit: Gibt es eine Verteilungsannahme, z.B. normalverteilt?
 

el_nebuloso

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Hallo,

SD = Standardabweichung (standard deviation).

Sorry, bin schon im Halbschlaf!

Gerald
 

el_nebuloso

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Hallo, hier noch mal zusammengefasst:

Gruppe 1: Mittelwert = 5.40, SD = 1.84, n (Anzahl der Datenpunkte) = 12
Gruppe 2: Mittelwert = 7.77, SD = 3.36, n = 6

SD = Standard-Abweichung

War nur 1 Experiment (klinische Studie), n = Patientenzahl.

Sind die beiden Gruppen statistisch signifikant unterschiedlich (p < 0.05) oder nicht.

Ach ja, sie haben den paired two-tailed t-test verwendet.

Mein Bauch sagt nein, meine Software sagt nein, die Autoren von einem Manuskript, das ich grad begutachte schreiben was von p 0.017 und bauen ihre ganze Arbeit drauf auf!

Beste Gruesse, Gerald
 

drmc_coy

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hört sich an als ob es am p-wert liegt - vernünftige studien wählen ein p von 0,05 - deine autoren haben sich ein p von 0,17 gegönnt, um damit einen signifikanten unterschied darzustellen.

sorry seh grad war 0,017 - also vergiß es

aber prinzipiell sind die n natürlich sehr klein, die SD bds sehr hoch - bei einer vernünftigen studie muß n vorher festgelegt werden, ich würde aus dem bauch raus sagen, das dies in o.g. studie nicht der fall, bzw. retrospektiv geschehen ist und n zu klein sind um irgendwelche gültige schlüsse zu ziehen.

wenn du 2 würfel hast und beide 3x wirfst, die zahlen notierst kannst du nicht wirklich sicher sagen ob einer gezinkt ist - du mußt vorher planen welche unsicherheit dir für die aussage ausreicht und wie oft man hierfür würfeln muß.
reicht es dir aus, dass in 80% der fälle die gemachte aussage falsch sein kann (d.h. du behauptest der würfel ist gezinkt und es stimmt nicht) genügen relativ wenige würfe und du bekommst ein statistisch signifikantes ergebnis um deine behauptung zubestätigen

ich denke hier liegt der hauptknackpunkt bei dir - alle zahlen sind toll, die signifikanzen auch , aber die wahrscheinlichkeit, dass trotzdem ein fehler 1. oder 2. art vorliegt ist extrem hoch

- bin übrigens kein statistiker - was ich sage kann bullshit sein - aber das o.g. ist ein beliebter gedanklicher ansatz um scheissige daten zu friesieren - eine ordentliche studienplanung von einem richtigen statistiker VOR der datenerhebung spart HINTERHER viel zeit

hinzu kommt noch die frage was überhaupt gemessen wurde, ob der verwendete t-test überhaupt zulässig ist
 
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An-Jay

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Also die Frage kommt ca. eine Woche zu früh ;)

Ich lerne gerade für eine Statistik-Klausur, bin aber erst am Anfang der Induktiven Statistik.

Soviel kann ich aber sagen:

Die Student t-Verteilung macht hier schon Sinn (bei den kleinen n's), sie ist eine Verteilung, welche die Normalverteilung für kleine Stichprobenumfänge approximiert und sinnvoll, wenn man nicht soviel Stichproben nehmen kann oder will. Und ja, die Patienten sind quasi Stichproben.

Man darf jetzt nicht den Fehler machen und p=0,017 und das p=0,05 in einen Topf werfen, ich denke, das sind zwei völlig verschiedene Paar Schuhe:

Für einen Test muss erstmal irgendwo zuvor eine Hypothese aufgestellt worden sein. Hierzu gehört wohl das p=0,017.

Beispiel (sowas in der Richtung): "höchstens 1,7% (also 0,017) der Patienten tragen einen Erreger X in sich."

Das p=0,05 wird "Signifikanzniveau" genannt und sagt, dass du dem Fehler 1. Art (du lehnst die Hypothese ab, obwohl sie korrekt ist. Im Beispiel: Du denkst aufgrund der Stichprobe, 20% haben den Erreger und kriegst die Panik, obwohl die Schätzung von max. 1,7% korrekt war und nur die Stichprobe zufällig "blöd" ausgefallen ist),nur noch eine Chance von 5% einräumen willst.

Kurz gesagt: Ich denke nicht das die beiden p's dasselbe meinen, da liegt wohl der Denkfehler.

Das p=0,017 hat wohl irgendwas mit der Hypothese zu tun (mehr Infos?), und das p=0,05 beschreibt sozusagen nur die geforderte Genauigkeit des Testverfahrens.
 
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misterbecks

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Also erstmal braucht man für einen Test dieser Art ein paar grundlegende Angaben: Verteilung der Werte (für den t-Test ist die Normalverteilung notwending, testet man in SPSS z.B. mit dem Kolmogoroff-Smirnoff-Test), ein Signifikanzniveau, eine Nullhypothese und die Kenntnis über Standardabweichung (= sd entspricht standard deviation).

In deinem Fall musst du die beiden Gruppen erst auf NV testen, bevor der t-Test angewendet werden kann. Im Fall hier ist die Varianz der Verteilung mit Sicherheit nicht bekannt und ihr habt sie über die Stichprobenvarianz geschätzt. Der von dir angegebene p-Wert kommt aus der Ausgabe der Software, wobei ich 0.17 eher für richtig halte.

Dir geht es um die Nullhypothese:

H_0: mu_x = mu_y
gegen
H_1: mu_x \not= mu_y
mit
mu_i = Mittelwert der i-ten Gruppe

Ich habe es mal schnell mit den angegebenen Werten per Hand gerechnet und komme auf eine Teststatistik von -1.61. Diese ist t-verteilt mit k-Freiheitsgraden. Ich kann damit die Nullhypothese nicht ablehnen.
 

el_nebuloso

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Hallo,

danke fuer eure Antworten!

Naja, das 0.017 ist eben der Wert, den die Autoren errechnet haben.

Mein Programm zeigt aber keine Signifikanz, was bedeutet, dass p groesser als 0.05 ist. Da die Autoren nicht mal die Einzelwerte angegeben haben (hab ich auch kritisiert), kann man auch schwer sagen, ob es sich annaehernd um normal verteilte Gruppen handelt.

Die Autoren haben auch manchmal einen paired und manchmal einen non-paired two-tailed t-Test gemacht, ob das rein willkuerlich war, ist fuer mich nicht nachvollziehbar.

Wollte halt nur wissen, ob jemand der sich in Statistik gut auskennt, meine Sicht (dass es eben nicht signifikant ist) bestaetigen kann.

Ich hab auch mal als Faustregel gehoert, dass sich die SD Balken nicht ueberschneiden sollen, damit die Gruppen signifikant unterschiedlich sind.

Dazu sind die SD Balken mehr als 2x zu gross, also auch aus dem Bauch heraus scheinen mir die beiden Gruppen nicht mal annaehernd signifikant unterschiedlich.

Beste Gruesse, Gerald

P.S. Falls hier ein echter Statistik-Experte mitliest, der die Sache aufklaeren kann, wuerde ich mich ueber eine Antwort sehr freuen.
 

misterbecks

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el_nebuloso schrieb:
P.S. Falls hier ein echter Statistik-Experte mitliest, der die Sache aufklaeren kann, wuerde ich mich ueber eine Antwort sehr freuen.
Mehr als das Ergebnis mit den angegebenen Werten nachzurechnen kann man hier nicht machen, wenn man nicht die Daten sieht. Schau dir mal meinen Post an.
 

el_nebuloso

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@ Misterbecks:

unsere Posts haben sich ueberschnitten!

Der Wert von 0.17 war ein Tippfehler von mir, es sollte 0.017 heissen.

Da du dich anscheinend in Statistik wirklich auskennst, kann man davon ausgehen, dass die 0.017 jedenfalls ein zu kleiner Wert sind und die beiden Gruppen nicht signifikant unterschiedlich sind?

Wie gesagt, die Autoren haben nicht mal die Eigenwerte angegeben.

Gerald
 

daz

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Also, ich habe mal schnell einen t-Test (allerdings für unabhängige Stichproben!) von Hand gerechnet, und rausbekommen, dass die H0 beizubehalten ist; ich muss aber dazu sagen, dass ich recht eingerostet bin und keinen Anspruch auf Richtigkeit meiner Ergebnisse erhebe (und mich hier wahrscheinlich damit total blamieren werde :p). Außerdem bräuchte man wohl mehr Infos über die Methode und Daten der Studie, um eine verbindliche Aussage machen zu können.

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el_nebuloso

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Hallo daz,

vielen Dank fuer deine Muehe und deine freundliche Antwort.

Sieht wirklich so aus, als waere as nicht signifikant, ausserdem sind die Angaben der Autoren nicht vollstaendig...

Beste Gruesse, Gerald
 

misterbecks

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el_nebuloso schrieb:
(...), kann man davon ausgehen, dass die 0.017 jedenfalls ein zu kleiner Wert sind und die beiden Gruppen nicht signifikant unterschiedlich sind?
Wenn die 0.017 richtig wären, lehnt man H_0 ab und damit gibt es einen Unterschied in den Mittelwerten der Gruppen. Das kommt aber nicht hin (siehe meine Teststatistik und die von Rechnung von daz). Erstmal sollte man nicht den paired t-Test nehmen, denn dieser funktioniert nur bei gleichem n. Sind die Daten unabhängig? Dann nimmt man wie daz den independent t-Test. Mit welcher Software rechnet ihr denn?
 

el_nebuloso

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Hallo,

ich hab Quicktest genommen. Hab auch noch Praktistat (ist vom gleichen Entwickler), frueher hatte ich SPSS, aber die Lizenz ist abgelaufen.

Bei Quicktest ist die Dateneingabe halt fuer einen Nicht-Profi (Naturwissenschafter) am einfachsten.

Beste Gruesse, Gerald
 

antebe

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Hi, will zwar nicht mosern,
aber eigentlich darf man nur einen Kruskal-Wallis-Test benutzen :rolleyes:
Versuchs mal mit SPSS oder jmp
 

daz

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antebe schrieb:
Hi, will zwar nicht mosern,
aber eigentlich darf man nur einen Kruskal-Wallis-Test benutzen :rolleyes:
Versuchs mal mit SPSS oder jmp

Hmm, aber braucht man da nicht die Rangwertreihe?

... Aber bevor ich jetzt weiter laber, geh ich mich glaub ich lieber hinter meinem Bortz verstecken und mein Halbwissen vertiefen. ;)
 
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