Hallo,
ich suche einen sinnvollen Test um gemessene Kurvenverläufe (hier: Impedanz über der Frequenz) auf Signifikanz zu untersuchen. Ein t-Test für jeden Messpunkt erscheint mir nicht sinnvoll, da ja dies Gesamtkurve von Interesse ist und man ja nicht sagen kann wenn 80% aller t-Tests signifikant sind gilt dies auch für die Kurve.
Also wer weiß einen tollen Statistiktest? Vielleicht sogar noch was, was mit SigmaStat funzt.
GRuss und Dank
Brombär
Hallo,
was heißt „Kurvenverläufe … auf Signifikanz … untersuchen“?
Willst du wissen, ob ein gemessener Kurvenverlauf sich durch ein bestimmtes Modell erklären läßt?
Wenn ja:
Trage die gemessenen gegen die theoretischen Werte ab. Der Zusammenhang sollte linear sein. Die Residuen sollten etwa normalverteilt um homoskedastisch sein. Eine Regressionsanalyse liefert den Wert r (=Pearson’s Korrelationskoeffizient) und r² (=Bestimmtheitsmass). Der lineare Zusammenhang läßt sich statistisch prüfen: Die Größe WURZEL(r(n-2)/(1-r2)) ist t-Verteilt mit (n-2) Freiheitsgraden.
Entscheidender aber das der Test sind die Konfidenzintervalle. Ob die akzeptabel sind, sagt Dir nur Dein Sachverstand und keine Teststatistik.
Ein anderer Weg ist die direkte Schätzung des (nicht-linearen?) Modells. Das gehlt mit Maximum-Likelihood- bzw. Least-Squares-Verfahren. Die geben dir auch Konfidenzintervalle für die Modellparameter. Die sollten dann die „theoretischen“ Parameter-Werte einschließen, wenn das Modell stimmt.
LG
Jochen
Hi Jochen,
nein, keine Regression sondern: ich mache mehre MEssungen vor Zugabe einer Chemikalie und nach Zugabe einer Chemikalie und ich will wissen ob sich die Kurven vor Zugabe signifikant von denen nach Zugabe unterscheiden. Und zwar nicht die einzelenen WErtepaare getrennt sondern der gesamte Verlauf.
Gruss
Brombär
Hi Brombär,
nein, keine Regression sondern: ich mache mehre MEssungen vor
Zugabe einer Chemikalie und nach Zugabe einer Chemikalie und
ich will wissen ob sich die Kurven vor Zugabe signifikant von
denen nach Zugabe unterscheiden. Und zwar nicht die einzelenen
WErtepaare getrennt sondern der gesamte Verlauf.
Doch Regression. Trage die Werte VOR Zugabe gengen die Werte NACH Zugabe ab. Als Regressionsgerade muss sich Y=X ergeben, wenn die „Zugabe“ keinen Effekt hat. Die linearität läßt sich wirder über r testen. Du kannst die Regressionsgerade so berechnen, dass sie durch den Ursprung gehen muss. Dann kannst du auch noch testen, ob die Steigung von 1 abweicht.
Ansonsten gilt das bereits gesagte.
LG
Jochen
Korrektur
Hi Jochen,
ich glaube jetzt klappts, man bin ich doof. Tausend Dänker für diese einfache Lösung, auch wenn es sehr traurig ist dass die Substanz keinen Effekt zeigt. Aber die Methode ist gut, warum komme ich da nicht selber draut?
GRuss
Brombär
Hallo nochnal,
auch wenn es sehr traurig ist dass die
Substanz keinen Effekt zeigt.
Tut sie das wirklich nicht oder ist der Effekt (obwohl im Diagramm sichtbar und nach fachmännischer Einschätzung möglicherweise relevant) statistisch nicht signifikant? Wenn die Nullhypothese („kein Effekt“) nicht abgeleht werden kann, ist dass kein Nachweis dafür, dass tatsächlich auch kein Effekt da ist. Es ist nur der Nachweis dafür, dass der Effekt so „klein“ ist, dass man ihn mit den zur Verfügung stehenden Daten nicht statistisch nachweisen kann.
LG
Jochen
Ja das meinte ich damit, was Du in so schöne Worte gefasst hast. Aber ich habe den Vorteil dass ich morgen mal mikroskopieren kann wie meine Zellen darauf reagieren. (Aber ich bin ja mehr für die Sensorik zuständig).
GRuss und nochmals Dank
Brombär