STATISTIK-FORUM.de

[Fledermaus]

Hallo,
ich verteidige am Montag meine Masterarbeit und bräuchte nochmal eine Erklärung was genau dieser Prop.test macht (die Internet Recherche bringt mich irgendwie nicht weiter). Die statistische Frage war folgende:

Ich habe im Winter die Körpertemperatur von Fledermäusen gemessen. Insgesamt habe ich 2865 Fledermäuse gemessen. Davon war bei der ersten Messrunde eine wach, bei der zweiten Messrunde waren 14 wach (inklusive der die am Anfang schon wach war 15). Und ich wollte zeigen dass 14 im Vergleich zu einer wachen Fledermaus signifikant mehr ist. Dafür habe ich den prop.test verwendet

"According to the body temperature measurements, the frequency of bats which aroused during monitoring (14 bats with body temperature of ≥ 15.0 °C) was significantly higher than the frequency of bats which were already aroused when I entered the bunker (one bat with 14.9 °C) (prop.test, X-squared = 9.62, df = 1, p-value = 0.002, N = 2865, Table 2). "

Aber ich kann nicht erklären was der Prop.test genau macht und das macht mich nervös falls Jemand danach fragen sollte. Kann mir Jemand helfen?

Vielen Dank, LG Bianca

[strukturmarionette]

prop.test verwendet

- ?

[bele]

Hallo Fledermaus,
hallo strukturmarionette,

prop.test ist eine Funktion in R, die zwei Verhältnisse darauf prüft, ob sie mit der gleichen binomialen Wahrscheinlichkeit vereinbar sind. Im Prinzip ist das nur eine bequemere Schreibweise für einen 4-Felder-Chiquadrat-Unabhängigkeitstest.

Nehmen wir an, dass eimal 6 von hundert Beobachtungen positiv waren und einmal 8 von hundert positiv waren. Das kann ich mittels prop.test prüfen:

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> prop.test(c(6, 8), c(100, 100))

   2-sample test for equality of proportions with continuity
   correction

data:  c(6, 8) out of c(100, 100)
X-squared = 0.076805, df = 1, p-value = 0.7817
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.10066751  0.06066751
sample estimates:
prop 1 prop 2
  0.06   0.08

Deutlich sichbar wird als Teststatistik ausgegeben. Oder ich kann es mit der Funktion für den Chiquadrat-Test prüfen:

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> chisq.test(matrix(c(6,8,94,92), ncol=2))

   Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  matrix(c(6, 8, 94, 92), ncol = 2)
X-squared = 0.076805, df = 1, p-value = 0.7817

Wie man sieht, schreibt sich die erste Variante besser und der p-Wert ist bis auf die 4. Nachkommastelle identisch. Außerdem gibt die prop.test Funktion noch ein Konfidenzintervall für die Differenz beider Verhältnisse aus.

Jetzt, wo wir wissen, dass das nicht die Frage nach einem Test, sondern nach einer R Funktion ist, wäre das in einem R-Forum (z. B. forum.r-statistik.de ) besser aufgehoben gewesen.

LG,
Bernhard