Hallo Vroni,
Bevor Du die Daten verarbeitest, solltest Du schon eine Idee haben, welches mathematische Modell dahintersteckt. Vielleicht musst Du Deine Daten mitteln, vielleicht auch den log Deiner Daten. Aber du verrätst ja nicht, um was es geht.
ich messe bei einem chemischen Auflösungsversuch
Leitfähigkeiten. Dabei führe ich eine Messung 3x durch,
Ich verstehe das nicht. Du kannst doch nicht die gleiche Messung dreimal durchführen, das geht bei Deiner Art von Versuch ja gar nicht. Du kannst das Experiment 3x machen, aber die Messung (also ohne Wiederholung des Experiments) alleine wird es ja wohl nicht möglich sein (Also, wenn Du die Masse eines Metallblocks misst, kannst Du die Messung (=wägen) beliebig oft wiederholen. Bei einem Auflöseversuch kannst Du nur das ganze Experiment wiederholen. Verbunden mit dem ganzen Aufwand: Reinigen, Kalibieren, Wägen usw. ).
Hast Du eine Zeitabhängigkeit, evtl. exponentiell? Wie sieht es mit der Temperaturabhängigkeit aus?
Wenn Du exakt den gleichen Versuch dreimal hintereinander machst (d.h. Temperatur, Menge des gelösten Stoffes, Start der Messung zum gleichen Zeitpunkt), dann erscheint mir Mitteln als Methode der Wahl. Bei bestimmten Systemen ist es geschickter, zuerst zu normieren (auf eine für das jeweilige Experiment zu bestimmende Zeitkonstante) und dann zu mitteln.
Was ich möchte, ist die jeweils 3 zusammengehörigen Reihen
zusammenzufassen (wie weiss ich leider nicht, vielleicht am
besten mit einer Mittelwertskurve, in die ich irgendwie die
Abweichungen einbringen muss?).
naja, bei drei Kurven kannst Du ja auch noch einfach alle drei plotten, wenn Du etwas über die Streuung wissen willst. Mit drei Messpunkten kann man schlicht und einfach noch keine Statistik machen , auch wenn das viele Mediziner zu glauben scheinen *fg*
Die beiden resultierenden „Mittelwertskurven“ will ich dann
untereinander vergleichen, also sagen, es gibt einen
Unterschied bei Parameteränderung (oder eben nicht). Das ganze
sollte zum Schluss übersichtlich darstellbar und auch bei nur
je 3 Messungen einigermassen aussagekräftig sein.
Also, wenn der Effekt schwach ist, wirst Du um ein paar sorgfältige Messungen mehr nicht herumkommen. Bei einem starken Effekt reichen Deine drei Messungen u.U. völlig.
Allerdings macht es keinen Sinn irgendeine Statitik an Daten zu machen, wenn Du nicht die geringste Idee hat, welche Hypothese Du überhaupt testen willst.
Solltest Du also rein explorativ arbeiten müssen (d.h. Du hast einfach noch keine Ahnung, welche Gesetzmässigkeit dahinterstecken könnte), ist es am besten, wenn Du mit verschiedenen Auswertemethoden „herumspielst“. Von statistischen Tests würde ich bei einer Leitfähigkeitsmessung allerdings die Finger lassen. Erste Auswertungen können dann Mittelwerte, log-lin oder log-log Plots oder ähnliches sein.
Ciao R.