STATISTIK-FORUM.de

[Jan100]

Hallo,

ich bin absoluter Statistikanfänger, bitte nicht übel nehmen.

Mein Problem: Ich habe in einem Experiment vier Gruppen die jeweils aus 30 Probanden bestehen, diese 30 Probanden wurden in 16 verschiedenen Stellen getestet, die Möglichen Messergebnisse waren: Effekt vorhanden, Kein Effekt, Defekt, keine Daten.

Ich würde jetzt gerne die Effekthäufigkeit der vier verschiedenen Gruppen miteinander vergleichen und darauf hin überprüfen ob sie sich signifikant voneinander unterscheiden, dazu habe ich als erstes die aufgetretenen Effekte getrennt für die 16 Messstellen bei den 30 Probanden addiert, so dass ich vier Reihen bestehend aus 16 Zahlen erhalten habe. Das Problem ist jetzt jedoch, dass in manchen Gruppen häufiger ein Sensor defekt war oder keine Daten vorhanden sind als in einer anderen, was in einer ANOVA dazu führt, dass die H0 Hypothese vielleicht nur abgelehnt wird, weil die Sensoren defekt waren.

Im Anhang habe ich mal ein Beispiel hochgeladen, da ist deutlich zu sehen, dass die 2. Gruppe, einen geringeren Mittelwert hat, was aber daran liegt, dass eben sehr viele Sensoren defekt waren und somit keinen Effekt anzeigen konnten. Wie kann ich Die Zahlenreihen bereinigen um herauszufinden ob sich die Ergebnisse wirklich signifikant voneinander unterscheiden.

Vielen Dank,

LG

[strukturmarionette]

Hi,

Das Problem ist jetzt jedoch, dass in manchen Gruppen häufiger ein Sensor defekt war oder keine Daten vorhanden sind als in einer anderen, was in einer ANOVA dazu führt, dass die H0 Hypothese vielleicht nur abgelehnt wird, weil die Sensoren defekt waren.

- Am besten für Dich zunächst die (Teil-)stichprobenumfänge klar kriegen unter der Berücksichitigung der fehenden Werte (defekte Messinstrumente, Ausfälle)

Gruß
S.

[Jan100]

Hallo, danke für die schnelle Antwort.

Wie kann ich die Stichprobenumfänge denn klar bekommen.
Ist das so gemeint, dass ich die Defekten rausnehme und alle Messreihen auf die gleichen Stichprobenumfang kürzen soll ?

Lg

[strukturmarionette]

Hi,

Stichprobenumfänge denn klar bekommen

vier Gruppen die jeweils aus 30 Probanden bestehen, diese 30 Probanden wurden in 16 verschiedenen Stellen getestet

- entweder durch einfache Okularinspektion oder mittels der von Dir verwendeteten Software irgendwie deskriptiv zusammenfassen lassen
- u.U. zeigt sich dann, dass Anwendungsvoraussetzungen für Signifikanztests von varianzanalanalytischen Disigns verletzt sind.

Gruß
S.

[Jan100]

Okay, danke

Ich bin jetzt so vorgegangen:


Messpunkt 1
Effekt
defekt
Effekt

Messpunkt 2
kein Effekt
Effekt
Effekt

Messpunkt 3
Effekt
Effekt
Effekt



Unkorrigiert: 2x Effekt (Messpunkt 1) 2x Effekt (Messpunkt 2) 3x Effekt (Messpunkt 3)
Korrigiert: 2x Effekt (Messpunkt 1) 1x Effekt (Messpunkt 2) 2x Effekt (Messpunkt 3)

Ist das der richtiger Gedankengang ?

LG

[Jan100]

Im Tukey HSD Test kommt folgendes raus:

HSD[.05]=5.09; HSD[.01]=6.25
M1 vs M2 nonsignificant
M1 vs M3 P<.05
M1 vs M4 P<.01
M2 vs M3 nonsignificant
M2 vs M4 nonsignificant
M3 vs M4 nonsignificant

[PonderStibbons]

Gegenstandsbereich, Thema, Fragestellung und was konkret gemessen wurde, das
alles ist nicht beschrieben. Insofern kann man nicht viel sagen. Sofern
Ausfallswahrscheinlichkeit nicht mit dem mutmaßlichen Effekt korreliert ist, sondern
ganz zufällig, kannst Du als abhängige Variable eventuell die Rate von "Effekt=ja"
Ergebnissen bezogen auf alle validen Messungen eines Probanden nehmen. Ohne
ausreichende Beschreibung der Studie ist das aber nur eine Mutmaßung.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Jan100]

Hallo P.,

die Studie besteht aus 30 Probanden und einer ebenso großen Kontrollgruppe, beide Gruppen wurden 2 mal bei verschiedenen Umgebungsbedingungen an jeweils 16 Messpunkten auf vorhanden sein eines Temperatureffektes überprüft (Temperaturveränderung >0,5 -> Effekt vorhanden). Ich würde jetzt gerne alle 4 entstanden Messreihen miteinander vergleichen. An sich war es erstmal Ziel zu zeigen, dass sich die 4 Messreihen nicht signifikant voneinander unterscheiden.

Hilft das weiter ?

Vielen Dank,

J.

[Jan100]

Der Effekt tritt nicht zufällig auf, er wird provoziert und sollte eigentlich bei Gesunden und Kranken gleichermaßen auftreten.

Also rechne ich jetzt einfach die Absoluten Zahlen in relative Zahlen um und nehme die Defekten Raus ?

ZB:

Messung A
Kein Effekt: 3
Effekt: 5
Defekt:2

5+3=8
5/8=0,625

Verwende jetzt anschließend den Kruskal-Wallis Test und führe dann eine Post-Hoc Analyse durch.