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[DieJosie89]

Hallo liebes Forum,
ich habe eine Frage zur Interpretation meiner Ergebnisse. Wenn ich folgendes errechnet habe:
Zweistichproben t-Test unter der Annahme gleicher Varianzen ( habe ich mit F-Test überprüft)
Freiheitsgrade (df) 4
t-Statistik -1,801253873
P(T<=t) einseitig 0,073012592
Kritischer t-Wert bei einseitigem t-Test 2,131846786

Wenn ich jetzt die Variablen "umdrehe", dann ist t=1,8 und damit kleiner als der kritische Wert 2.13 -> somit habe ich einen Unterschied,
ABER
p = 0,07 und das ist größer als mein p<0,05, somit habe ich keinen signifikanten Unterschied... was sagt mir das jetzt? Oder gehe ich nur nach dem p und beachte den Rest nicht?
Anders formuliert: Was ist wichtiger? Der reine p-Wert ( kleiner oder größer als 0,05) oder der Vergleich des t-Wertes mit dem kritischen t-Wert? Und was, wenn das nicht eindeutig ist?

Viele Grüße
Josie

[PonderStibbons]

ich habe eine Frage zur Interpretation meiner Ergebnisse. Wenn ich folgendes errechnet habe:
Zweistichproben t-Test unter der Annahme gleicher Varianzen ( habe ich mit F-Test überprüft)

Bei n=6 ist das doch völlig unmöglich. Die power ist dermaßen niedrig, dass die Hypothese gleicher Varianzen
nur bei extrem hoher Ungleichheit in der Stichprobe zurückgewiesen würde. Mal davon ab, sieht man sich
die Größenunterschiede an, Tests sind da nicht hilfreich (haben meist entweder zu geringe power, oder
weisen im Gegenteil aufgrund großer Stichprobe die Nullhypothese gleicher Varianzen bereits bei unwesentlichen
Unterschieden zurück).

Freiheitsgrade (df) 4
t-Statistik -1,801253873
P(T<=t) einseitig 0,073012592
Kritischer t-Wert bei einseitigem t-Test 2,131846786

Wenn ich jetzt die Variablen "umdrehe", dann ist t=1,8 und damit kleiner als der kritische Wert 2.13 -> somit habe ich einen Unterschied,

Der wäre für eine andere Nullhypothese. Die eine Nullhypothese ist A <= B, die andere ist B <= A.

Nebenbei finde ich es für den Alltagsverstand etwas schwer nachzuvollziehen. Soll man tatsächlich
irgendwelche Schlussfolgerungen auf Basis von n=6 treffen, dazu noch mit so wackligen Verfahren
wie einseitigen Hypothesentests? Das ist doch der Versuch, auf einer Glatze Locken zu drehen (IMHO).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[DieJosie89]

Hallo,
danke für deine Antwort.
Ja, dass das keine richtige Power hat, ist mir klar.
Ich habe im Labor 2 Vergleichsgruppen ( n=3) und ich bestimmt den Abbau einer Substanz. Gruppe A bei Raumtemperatur und Gruppe B im Kühlschrank gelagert. Da habe ich halt nicht mehr Daten. Wenn ich jetzt aber zu einem bestimmten Zeitpunkt sagen will, ob sich in Gruppe B signifikant mehr abgebaut hat als in Gruppe A, dann bleibt mir doch aber nichts andere übrig, als den t-Test zu nehmen oder?
Viele Grüße
Josie

[PonderStibbons]

Allenfalls würde ich einen zweiseitigen Mann-Whitney U-Test verwenden, weil robust, denn kaum eine der
Voraussetzungen für einen t-Test ist belegbar oder widerlegbar. Aber sei's drum, selbst bei einseitiger
Testung hat sich kein inferenzstatistisch signifikanter Mittelwertunterschied ergeben.