STATISTIK-FORUM.de

[GesundheitFDNB]

Hallo zusammen,

ich brauch mal eure Hilfe.

Ich habe zwei Versuche gemacht mit jeweils 10.000 Datensätzen. Es ging darum an einer technischen Anlage zu prüfen, ob mit oder ohne ein Anbauteil ein Fehler weniger oder mehr auftritt.

Es sind zwei unabhängige Test´s, deshalb müsste doch der T-Test möglich sein? Muss ich die Datensätze auf Normalverteilung und Varianz zu erst überprüfen, damit ich in SPSS den t-test fahren kann?

Vielen Dank für die Hilfe.

Danke

[PonderStibbons]

Ich habe zwei Versuche gemacht mit jeweils 10.000 Datensätzen. Es ging darum an einer technischen Anlage zu prüfen, ob mit oder ohne ein Anbauteil ein Fehler weniger oder mehr auftritt.

Das ist etwas sehr abstrakt. Du hast jede Anlage
10.000mal angesschaltet und gezählt, wie oft das
nicht geklappt hat? Du hast 2 x 10.000 Mal je
1 Minute Beobachtungszeit und zählst die Fehler
pro Minute?

Es sind zwei unabhängige Test´s, deshalb müsste doch der T-Test möglich sein?

Die Bobachtungen sind vermutlich nicht unabhängig.
Ob ein t-Test sinnvoll ist, hängt aber erst einmal
von der Art der abhängigen Variable ab. Diese ist
(s.o.) nicht klar genannt.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[GesundheitFDNB]

Vorweg es geht um eine Prozessopimierung.
Bei der Anlage handelt es sich um einen Produkteinleger. Unter der Anlage/Einleger fährt ein Förderband. Das heißt, dass in einem Takt 16 Formen gleichzeitig mit einem Produkt/Rohstoff X befüllt werden, somit finden pro Takt 16 Einlegevorgänge statt. Dabei wird das Produkt aus einem Mischbehälter bezogen.

Ich habe nun das Föderband gefilmt und daraus die Anzahl der Fehler und Einlegevorgänge ermitteln konnte. Ein Fehler ist das Fehlen des Produktes in der Form.

Nun habe ich folgendes gemacht. Die Anlage habe ich umgebaut, sodass bei einem Takt 8 der 16 Einlegevorgänge der Einlegevorgang an sich geändert wurde und die restlichen 8 normal eingelegt wurden sind. Somit habe ich zwei Versuche nebeneinander laufen mit jeweils 10.000 Einlegevorgängen. Jetzt ging es mir darum zu testen, ob der Umbau etwas gebracht hat. Natürlich ist eine einfache Häufigkeitsauszählung möglich, aber mein Prüfer will eine statistische Auswertung haben.

Ich gehe nun von aus, dass der T-test der richtige ist. Die Variable ist, tritt der Fehler auf- ja oder nein-. Muss ich hier auf Normalverteilung prüfen?

Es gibt auch noch eine Erweiterung: Wenn ich drei bauliche Veränderungen im Einlegevorgang vorgenommen habe. Also bei einem Takt 4 Normale Einlegevorgänge und dann jeweils 4 mit den Änderungen. Sollte da eine Anova gemach werden oder kann ich immer ein T-Test machen bezogen auf den normalen Einlegevorgang.

Vielen Dank. Klingt alles kompliziert, aber ich muss mich dadurch ackern.

Mfg

[strukturmarionette]

Hi,

du könntest recherchieren. ob Dein Design nicht per Kontingenztabellen (Vier-Felder Tafeln oder Kreuztabellen) abzubilden und entsprechend auszuwerten wäre.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Somit habe ich zwei Versuche nebeneinander laufen mit jeweils 10.000 Einlegevorgängen. Jetzt ging es mir darum zu testen, ob der Umbau etwas gebracht hat. Natürlich ist eine einfache Häufigkeitsauszählung möglich, aber mein Prüfer will eine statistische Auswertung haben.

Ich gehe nun von aus, dass der T-test der richtige ist. Die Variable ist, tritt der Fehler auf- ja oder nein-. Muss ich hier auf Normalverteilung prüfen?

Du hast pro Versuchsreihe 10.000 Fälle mit jeweils einem "ja/nein"-Messwert,
also eine binäre abhängige Variable. Der t-Test erfordert hingegen eine
intervallskalierte abhängige Variable. Daher ist er nicht passend. Vielleicht
ist die vorgenannte Kontingenztabelle passend. Allerdings kenne ich mich mit
den Spezifika von technischen Optimierungsvorgängen leider nicht aus. Vielleicht
sollte Dein Prüfer Dir die passenden Stichworte bzw. Quellen nennen.

Mfg

wtf

Mit freundlichen Grüßen

P.

[GesundheitFDNB]

Vielen Dank erst einmal. Dann werde ich das mal mit meinem Prüfer besprechen. Falls euch noch etwas dazu einfällt mit schreiben. Leider wurde die Thematik Statistik zuwenig im Studium betrachtet

[GesundheitFDNB]

Ich habe noch keinen Termin beim Prüfer, aber ich habe auch nochmal recherchiert. In med. Studien benutzt man Vierfeldertafeln auch häufig, um zu schauen ob ein z.B. neues Medikament was bringt oder nicht. Das ist ja dann bei der Prozessoptimierung nix anderes. Ich habe eine Interventions- und Kontrollegruppe und schaue ob der Fehler auftritt oder nicht. Also habe ich zwei Variablen mit dichotomen Ausbildungen. Um heraus zufinden, ob die Verbesserung zufällig ist oder nicht würde ich den Chi-Quadrat test nehmen oder den exakten Fisher Test. Was meint ihr?

[PonderStibbons]

Deine je 10.000 Probedurchgänge pro Maschine sind keine 20.000 unterschiedlichen
Patienten, weswegen ich Zweifel habe. Du kannst es als Gesprächsunterlage ja
einmal rechnen. Bei Maschinen dächte ich eher an Poisson und Weibull-
Verteilung von Fehlern und Ausfällen, ist aber nicht mein Gebiet wie gesagt.

Mit freundlichen Grüßen

P.