STATISTIK-FORUM.de

[t-Test]

Guten Tag,
wir stehen ein wenig auf dem Schlauch. Wir haben eine Untersuchung gemacht und aufgrund des hohen Zeit- und Kostenaufwands nur wenige Ergebnisse produziert. Ein Stoff wurde untersucht unter zwei Extrembedingungen. Für jeden der zwei Fälle wurden drei Versuche durchgeführt und als Ergebnis ein Prozentsatz erhalten. Wir wollen nun schauen ob sich die Ergebnisse der beiden Gruppen unterscheiden. Normalerweise würde ich einen t-Test machen. Aber ich kann ja keine Normalverteilung annehmen, das ist bei 3 Stichproben ziemlich unrealistisch. Ziel ist auch zu zeigen, dass sich die Werte nicht unterscheiden. Könnte ich also stattdessen einen Test machen, der zeigt, dass die Werte zu einer Population gehören?

Wäre euch sehr dankbar!

[strukturmarionette]

Hi,

leider verheimlichst auch Du die wichtigsten Angaben hier im Forum (auf die auch ich an dieser Stelle nicht zum 1000sten mal hinweisen will).
- Insb für kleine Stichproben sind aber bei einigen Statistiksoftwareprodukten Prozeduren für Bootstrapping und Bayes Satistik (u.a.) implementiert.

Gruß
S.

[bele]

Hallo t-test,

wenn Du viele Messwerte hast, dann kann das von strukturmarionette vorgeschlagene Bootstrapping mit sehr wenigen Annahmen Aussagen ermöglichen. Mit 2x3=6 Messwerten Bootstrapping oder Permutationsstests zu machen, erscheint mir nicht sinnvoll. Wenn Du bereit bist, Verteilungsannahmen zu machen, dann erlaubt Bayes-Statistik Dir, diese sehr viel freier zu formulieren anstatt auf die Normalverteilungsannahme im t-Test festgelegt zu sein.
Als dritte Variante kämen nicht-parametrische Verfahren (z. B. Rangsummentests) infrage - die haben aber bei 2x3 Beobachtungen eine so geringe Power, dass man aus Nicht-Signifikanz nichts schließen kann.

Ich würde den Schwerpunkt der Auswertung in der grafischen Darstellung suchen und dazu dann ein parametrisches Verfahren berichten, dabei aber darauf verweisen, dass dieses problematisch ist. Als parametrisches Verfahren käme ein t-Test infrage, einen BEST oder eine logistische Regression. Letzteres, wenn die Prozentwerte auf den Bereich von 0 bis 100% begrenzt sind.

(online-BEST unter http://www.sumsar.net/best_online/ da erhälst Du ein glaubwürdiges Intervall für zu den Daten passende Effektstärken und Mittelwertunterschiede)

HTH,
Bernhard