STATISTIK-FORUM.de

[ujfaz]

Hallo zusammen,

Ich habe im Rahmen einer Seminararbeit ein kleines Supply Chain Modell erstellt. Dieses löse ich mit einer Optimierungssoftware (CPLEX). Die Inputdaten basieren dabei auf einer Excel-Datei, welche für gewisse Parameter Zufallswerte zwischen einer Unter- und einer Obergrenze generiert. Ich teste jeweils zwei ein wenig unterschiedliche Versionen des Modells, jedoch mit denselben Inputdaten.
Meine Hypothese ist, dass bei der einen Version des Modells der Unternehmensgewinn sowie die Auslandverlagerung (Offshoring) grösser sind, als in der anderen Version.
Dazu habe ich nun durch das Modell generierte Zahlen. Ich spiele beide Versionen ca. 50 Mal durch und möchte nun testen ob meine Hypothesen korrekt sind.

Eignet sich hierzu ein F-Test und mit welchem Programm teste ich meine Hypothesen am besten (Stata)? Hab ihr sonst noch Ratschläge? Was kann ich alles testen? Bin statistisch gesehen nicht so auf der Höhe.

Besten Dank für allfällige Antworten,
ujfaz

[bele]

Klingt so, als hättest Du 50 Werte in der einen, 50 in der anderen Gruppe und beides sind metrisch skalierte Werte. Du willst wissen, ob eine Gruppe i. d. R. größere Ergebnisse liefert. Das kann man mit einem t-Test für verbundene Stichproben oder mit einem Wilcoxon Vorzeichenrangtest machen. Das machen alle richtigen Statistikprogramme. Auswählen solltest Du Dein Programm nach Verfügbarkeit und nach Deinen Kenntnissen in deren Benutzung. Wenn Du Stata hast und Stata bedienen kannst, dann mach es damit.

LG,
Bernhard

[ujfaz]

Vielen Dank Bernhard. Ich werde es dann zuerst mal mit R versuchen. Damit habe ich schon gearbeitet und ansonsten gibt es sicherlich genügend Tutorials auf Youtube und Co.
Dass wäre dann ein paired-t-Test nehme ich an.

Edit: Ich habe nun einen paired t-test mit SPSS durchgeführt. Die Korrelation ist 0.95, sprich der Rang des Gewinn im einen Modell ist zu 95% auch der Rang des Gewinns im andern Modell. Der Sig (2-Tailed) Wert ist 0.72, sprich die Mittelwerte sind nicht signifikant unterschiedlich.
Ist meine Interpretation richtig?
Vielen Dank

[bele]

Bei R hätte ich jetzt nach den ausgeführten Befehlen gefragt. Was Du in SPSS gemacht hast weiß hier keiner außer Dir. Bist Du sicher, dass sich dieser p-Wert auf den Mittelwertvergleich und nicht auf die von Dir gerechnete Korrelation bezieht?

LG,
Bernhard (der mit SPSS nicht helfen kann)

[strukturmarionette]

HI,

Edit: Ich habe nun einen paired t-test mit SPSS durchgeführt. Die Korrelation ist 0.95, sprich der Rang des Gewinn im einen Modell ist zu 95% auch der Rang des Gewinns im andern Modell.

- Nee.

Der Sig (2-Tailed) Wert ist 0.72, sprich die Mittelwerte sind nicht signifikant unterschiedlich.

- Ja.

Gruß
S.

[ujfaz]

Danke für die Antworten,

Nochmals zum Problem (Hat sich ein wenig geändert): Ich habe anhand eines Optimierungmodells verschiedene Gewinne eines Unternehmens erhalten. Den Optimierungsprozess habe ich über 3, 4 und über 5 Jahre durchgeführt. Jeweils mit zwei leicht unterschiedlichen Modellen. Insgesamt habe ich 15 verschiedene Szenarien optimiert. Ich habe nun also für drei unterschiedliche Zeitperioden und zwei unterschiedliche Modelle je 15 Werte. Ich verleiche nun die Mittelwerte von Modell 1 über 3 Jahren mit Modell 1 über 4 Jahre. Das selbe mit 3 und 5 Jahren.
Die Ergebnisse des t-test mit verbundenen Stichporben sind folgende (SPSS -> Analysieren -> Mittelwerte vergleichen -> T-Test bei verbundenen Stichproben)



Daraus interpretiere ich das die Mittelwerte nicht signifikant unterschiedlich sind, da der Sigma Wert grösser als 0.05 ist. Bei Paar 6 ist der Wert allerdings 0.000. Die Korrelation ist zudem 1. Was hat dies zu bedeuten? Und ist meine Interpretation richtig?

Recht herzlichen Dank