STATISTIK-FORUM.de

[stephanmg]

Liebes STATISTIK FORUM,

ich habe eine kleine Frage zu einem geeigneten Vorgehen zu folgenden Daten (ich hoffe ich bin hier richtig).

Gegeben:

3 Kategorien: A, B, C (per Zahl als Kategorie 1, 2, 3 beschreibbar)

100 Samples von denen wir wissen, ob sie zu A, B oder C gehören.

Dann haben wir für jedes Sample nochmal sagen wir 10 numerische Messwerte [0,1000].

Ich würde jetzt gerne testen, ob ich von Kategorie A über B nach C einen ansteigenden Trend der 10 numerischen Messwerte habe, oder einen negativen.
(Deshalb dachte ich hier dass ich vllt. multiple Regression machen könnte mit den den 10 numerischen Werten, allerdings, habe ich ja für die Samples eine der drei Kategorien gegeben).

Wie würdet ihr hier vorgehen?

Viele Grüße,
S.

[bele]

Hallo Stephan,

was hälst Du davon: Die zehn Messwerte von jedem Sample mittelst Du, so dass Du nur noch 100 Samplemittelwerte hast. Ich unterstelle, dass diese Symplemittelwerte unverbundene Daten sind. Jeden dieser 100 Samplemittelwerte kannst Du einer Kategorie zuordnen und weil Kategorie offensichtlich ordinal skaliert ist könntest Du dann eine Spearman-Korrelation zwischen Kategorie und Samplemittelwert rechnen. Passt das zu Deiner Aufgabenstellung?

LG,
Bernhard

[stephanmg]

Vielen Dank für deine schnelle Antwort.

Das klingt schonmal gut, den Spearman Korrelationstest pro Kategorie zu verwenden.
(zur graphischen Darstellung würde man dann einfach 3 Kategorien auf die x-Achse setzen und auf der y-Achse den Mittelwert plotten)

Danke, super, ja das passt.

Jetzt könnte es allerdings noch sein, dass die 10 Messwerte, nennen wir sie Q, R, S, T, U, V, W, X, Y, Z untereinander korrelieren.
Sprich ich müsste überprüfen ob Messwerte Q und R miteinander zum Beispiel positiv korrelieren, und nun zusätzlich feststellen,
ob die Gruppen A, B und C jeweils getrennt werden könnten, also zum Beispiel wenn man auf der x-Achse Q aufträgt und auf der y-Achse R,
dass zuerst alle Samples von Gruppe A, dann die von B und dann die von C kommen.

Verstehst man das so?

Viele Grüße,
S.

[bele]

Jetzt könnte es allerdings noch sein, dass die 10 Messwerte, nennen wir sie Q, R, S, T, U, V, W, X, Y, Z untereinander korrelieren.
Sprich ich müsste überprüfen ob Messwerte Q und R miteinander zum Beispiel positiv korrelieren, und nun zusätzlich feststellen,
ob die Gruppen A, B und C jeweils getrennt werden könnten, also zum Beispiel wenn man auf der x-Achse Q aufträgt und auf der y-Achse R,
dass zuerst alle Samples von Gruppe A, dann die von B und dann die von C kommen.

Verstehst man das so?

Ich verstehe das nicht.

LG,
Bernhard

[stephanmg]

Ich habe die 10 Messwerte für jedes Sample,
dann müsste ich für alle Paare von Messwerten eine lineare Regression machen,
sorry, oder vllt. eine multiple lineare Regression.
Danke

Für den Spearman Test würde ich dann für die Kategorien A, B, C die Ränge 1, 2, 3 vergeben und für die 100 Samplemittelwerte dann auch Ränge, korrekt?
Beispieldaten wären z. b. so:

Kategorie Messwert (10 Werte gemittelt)
A 17.3
B 0.5
C 13.3
A 18.4
B 4.5
C 15.0
... ...

Ich will nun feststellen, ob die Werte der Kategorie A im Allgemeinen größer als die Werte von C sind und B zwischen A und C liegt.
Wäre da nicht ein multipler t-test bzw. ANOVA besser als Spearman?

[bele]

Wenn es um den generell steigenden Trend geht, das ist Korrelation. Wenn es um die Paarungen geht (A>B und B>C) dann sind paarweise Vergleiche erforderlich. Was Du mit linearer Regression durch Paare von Messwerten meinst, habe ich nicht verstanden. Du hast 10.000 Messwerte. Da sind fast 50 Mio. Paare möglich. Eine lineare Regression durch alle möglichen Paare von Messwerten erscheind abwegig.

Gruß,
Bernhard

[strukturmarionette]

Hi,

100 Samples von denen wir wissen, ob sie zu A, B oder C gehören.
Dann haben wir für jedes Sample nochmal sagen wir 10 numerische Messwerte [0,1000].

- jenes kann alles mögliche bedeuten
- ohne konkrete Stichporbenbeschreinung, Teilstichprobenumfänge und Darstellung des Design ist das nicht beantwortbar.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

was ist das denn für eine Zumutung für jeden, der freundlicherweise Rat geben will. Worum konkret geht es bei der ganzen Sache, wie lautet die Fragestellung, was konkret wurde gemessen, was ist das für eine Stichprobe. "Nennen wir es q r s t. V w x y z", ach du liebes bißchen.

[stephanmg]

Sorry,

ich werde eine Skizze dazu anfertigen,
ich hoffe ihr könnt die Entschuldigung annehmen - die Darstellung ist tatsächlich (im Nachhinein) sehr konfus.

Link zur Skizze:
http://oi59.tinypic.com/2wgg6bk.jpg

Daten: Normalverteilte Daten (Test darauf mit Shapiro oder KS) eine kontinuierlichen Merkmals.

Die Fragestellung ist: Unterscheiden sich die Messwerte dieser drei Beispielgruppen signifikant voneinander (ich dachte hier an ANOVA falls NV der Daten gegeben, sonst ewas parameterfreies).
Die zweite Fragestellung dann ist: Kann man eine Gerade durch die drei Punktwolken der Gruppen legen (ich dachte hier an ordinale Regression) um einen Trend festzustellen im Allgemeinen.

Viele Grüße,
Stephan

[PonderStibbons]

Normalverteilung der abhängigen Variable ist nicht erforderlich. Allenfalls die Residuen des Modells sollten normalverteilt sein (aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen). Aber auch das ist entbehrlich, wenn die Stichprobe ausreichend groß ist (n > 50 wäre günstig). Wenn Du Gruppe A > B > C testen möchtest, verwendest Du dazu im Kontext der Varianzanalyse einen entsprechenden Linearen Kontrast.

Mit freundlichen Grüßen

P.