STATISTIK-FORUM.de

[Thovex]

Guten Tag,

ich bin neu hier im Forum und noch nicht ganz vertraut mit den Forenregeln. Hoffe aber mal ich bin hier richtig. Ich sitz gerade an einem statistischen Problemchen. Muss dazu sagen ich bin Statistik anfänger und hab mich soweit es mir möglich war in die Statistik eingearbeitet.

Es geht um folgendes. Ich hab drei Messreihen. Eine davon hat n = 8 und die anderen beiden n = 3. Ich würde prüfen ob die Messreihen 2 und 3 ( beide n = 3 ) signifikant verschieden zu Messreihe 1 ( n = 8 ) sind. Ich glaube ich bin nicht ganz im richtigen Forum - kein anderes passte besser.

Ich stell mal die Fragen ohne die Messdaten. Ich habe Minitab und OriginLab zur Verfügung.

Geklärt habe ich bereits das meine Proben undgepaart sind.

Wie würde ich vorgehen:

1. Auf Normalverteilung prüfen. Frage: Darf ich das bei eine Stichprobenanzahl von n = 3 überhaupt? Macht das Sinn?

2. Aus den verschiedenen Tests, würde ich mit Shapiro Wilk wählen. Warum? Niedriger Stichprobenumfang und Teststärke. Frage: Richtig oder macht kein Sinn?

3. Wegen geringem Stichprobenumfang auf Normalverteilung verzichten und einen Nichtparametrischen Test verwenden? Frage: Besserer Weg? Mann-Whitney-U-Test geht nicht wegen zu geringer Stichprobenanzahl? Frage: Als Alternative Zwei - Stichproben - Wilcoxon - Test?

Ich belasse es erst mal hierbei. Da es sonst zu unübersichtlich werden könnte.

Falls ich hier falsch bin: Bitte, gerne, verschieben.

Vielen Dank für die Hilfe

Thovex

[PonderStibbons]

Da Informationen über den Gegenstand und Zweck der Studie vollständig
fehlen, ist nicht viel zu sagen. Du könntest angesichts der winzigen
Stichprobe vorzugsweise zwei U-Tests rechnen. Verteilungsannahmen
sind hier weitgehend unüberprüfbar.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Thovex]

Vielen Dank für deine Antwort PonderStibbons.

Verteilungsannahmen sind hier weitgehend unüberprüfbar.

Ich übersetze das mal: Prüfung auf Normalverteilung ist Quatsch!

Du könntest angesichts der winzigen Stichprobe vorzugsweise zwei U-Tests rechnen

U - Test = Mann - Whitney - U - Test?

Unter zweimal verstehe ich... 1. Reihe 1 (n = 8) gegen Reihe 2 (n = 3) und 2. Reihe 1 (n = 8) gegen Reihe 3 (n = 3).

In meiner Recherche fand ich, dass der U - Test nur bei n =>3 gilt?

Muss bei U-Test Varianzenhomogenität gegeben sein?

Welche Inframtionen würden ggf. helfen?


Vielen Dank dafür

[PonderStibbons]

U - Test = Mann - Whitney - U - Test?

Ja.

Unter zweimal verstehe ich... 1. Reihe 1 (n = 8) gegen Reihe 2 (n = 3) und 2. Reihe 1 (n = 8) gegen Reihe 3 (n = 3).

Ja.

In meiner Recherche fand ich, dass der U - Test nur bei n =>3 gilt?

Mag sein. 3 ist >= 3.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Thovex]

Mag sein. 3 ist >= 3.

Stimmt war zu spät , was hat mich denn da geritten...


Wie sieht es mit der Varianzhomogenität aus?


Danke

[bele]

Thovex,

Vairanz spielt beim U-Test keine Rolle. Auch die zählt zu den Dingen, die Du mit n=3 nicht testen willst, denn ehrlich: Was kannst Du aus 3 Zahlen schon über die wahre Varianz aussagen.
Wenn Du sehr, sehr gute theoretische Argumente hättest, dass die Grundgesamtheit normal verteilt und varianzhomogen ist, könntest Du andere Tests machen. Da Du die wahrscheinlich nicht hast, bist Du mit dem Mann-Whithney-U-Test auf der sicheren Seite. ABER die Power ist halt nicht so besonders.

LG,
Bernhard

[Thovex]

Hallo Bernhard,

danke für deine Antwort.

Auch die zählt zu den Dingen, die Du mit n=3 nicht testen willst, denn ehrlich: Was kannst Du aus 3 Zahlen schon über die wahre Varianz aussagen.

Ich stimme dir da voll zu Statistik mit n = 3 is egal wie man es macht meiner Meinung nach quatsch. Mir geht es bei der Testauswahl darum nichts zu übersehen. Hatte in der Literatur gefunden, dass die Verteilungsform beim U - Test gleich ist.

Was meinste denn mt "guten theoretischen Argumenten"...also theoretisch sollten meine Daten schon normal verteil sein. Solange der Test vernünftig gewählt ist, akzeptiere ich die geringe Power...

[bele]

Der jetzt von PonderStibbons vorgeschlagene U-Test ist vernünftig gewählt. Er stellt keine Anforderungen an die Varianz sondern prüft nur, wieviele der Daten in der einen Gruppe kleiner als die in der anderen Gruppe waren und sagt, ob das signifikant ist. Er braucht also nur Daten, die untereinander in einer größer als-kleiner als Beziehung stehen, also mindestens ordinal skaliert sind.

LG,
Bernhard

[Thovex]

Vielen Dank euch Beiden!

Eine Frage hätte ich noch.

Angenommen ich hab mehrere Gruppen mit n = 3 und ich möchte diese gegeneinander Prüfen.

Frage: Wär es möglich dies mit einer Kruskal - Wallis - Rangvarianzanalyse durchzuführen? Oder Sinnvoller eine Tabelle aufzustellen und mit dem U - Test zu Prüfen?

Nochmals vielen Dank dafür.

Hat mir sehr geholfen