Was characterisiert der Standartfehler?

Hallo Leute,
ich studiere Medizin im ersten Semester und muss am Montag die erste Demo (Zwischentest) in Physik über mich ergehen lassen.
Jetzt habe ich nur noch eine Frage zu einem Problem, das mir meine Kumpels hier auch nicht so richtig erklären können.

Also wir berechneten Durchschnittswerte, Standartfehler und die Standartstreuung.

Jetzt kam ich über Umwege an einen alten Demotest mit folgender Frage, die ich nicht beantworten kann. Jetzt hoffe ich natürlich, dass es hier einen Physikprofi gibt, der mir damit helfen könnte.

Frage:
Was characterisiert der Standartfehler?

Die Formel für Standartfehler ist ja: Sx = X/Wurzel(n) (Über dem x,X ist ja eigentlich noch ein waagerechter Strich. N ist die Anzahl der Messungen, die zum Durchschnittswert führt.

Der Durchschnittswert +/- Standartfehler = Erwartungswert (max./min.).

Was gibt dieser denn nun eigentlich an?

Also zwei Fragen:

  1. Was charakterisiert der Standartfehler?
  2. Was ist der Erwartungswert?

Danke für eure Hilfe

Kai

Mittelwert, Standardfehler und Vertrauensintervall
Hallo Kai,

  1. Was charakterisiert der Standartfehler?

Als Standardfehler wird meistens kurz der Standardfehler des Mittelwertes (Durchschnitt) bezeichnet. Es handelt sich dabei um die Streuung des Mittelwertes (Durchschnitt).

Erklärung:
Wenn Du immer wieder Stichproben aus einer Population ziehst und für jede Stichprobe ihren Mittelwert (Durchschnitt) berechnest, dann wirst Du immer wieder leicht unterschiedliche Werte erhalten. Ein Maß dafür, wie unterschiedlich diese Werte sind, ist der Standardfehler.

Die Formel für Standartfehler ist ja: Sx = X/Wurzel(n) (Über
dem x,X ist ja eigentlich noch ein waagerechter Strich. N ist
die Anzahl der Messungen, die zum Durchschnittswert führt.

Die Formel für den Standardfehler des Mittelwertes lautet korrekt:

S(MX) = SX/Wurzel(N)

  1. Was ist der Erwartungswert?

Der Erwartungswert ist auf Populationsebene das, was der Mittelwert (Durchschnitt) auf Stichprobenebene ist. Der Erwartungswert ist quasi der Mittelwert (Durchschnitt) der Populationsverteilung.

Der Durchschnittswert +/- Standartfehler = Erwartungswert
(max./min.).

Ich nehme an, daß Du so etwas wie ein Vertrauensintervall im Kopf hast. Wenn man nämlich den Standardfehler zum Mittelwert (Durchschnitt) addiert bzw. den Standardfehler vom Mittelwert abzieht, dann erhält man die beiden Grenzen eines Intervalls, in dem mit ca. 68%iger Wahrscheinlichkeit der Erwartungswert liegt, falls die Populationsverteilung eine Normalverteilung ist. Genauer gesagt ist es so: Wenn Du immer wieder Zufallsstichproben aus der gleichen Population ziehst und jedes Mal das Vertrauensintervall nach obiger Regel berechnest, dann umschließen ca. 68% der berechneten Vertrauensintervalle den Erwartungswert, falls die Populationsverteilung eine Normalverteilung ist.

Alles klar?

Gruß,

Oliver Walter

Hallo Oliver,
danke für die sehr ausführliche Antwort.

Aber was genau ist mit Population gemeint.???

Wir sammelten für unsere Berechnungen im Unterricht sämtliche Körpergrößen und berechneten daraus alle Werte.

Also, nur ob ich es verstanden habe:
Wenn ich z.B. 20 Messungen mache und den Erwartungswert ausrechne. So weiß ich damit, dass die nächsten 100 Messungen in diesem berechneten Intervall sein müssen. Ja?

Gruß
Kai

Hallo Kai,

Aber was genau ist mit Population gemeint.???

Der Begriff „Population“ (Grundgesamtheit) ist die statistische Bezeichnung für die Gesamtheit aller denkbaren Merkmalsträger. Der Erwartungswert ist der „Mittelwert“ des Merkmals in der Population.

Beispiel:
Angenommen, Du willst wissen, wie groß deutsche Medizinstudierende, die im WS2003/04 an deutschen Universitäten studieren, im Durchschnitt sind. Dann bezieht sich Deine Frage nicht nur auf die deutschen Medizinstudierenden Deines Semesters in Deiner Stadt, sondern eben auf alle deutschen Medizinstudierenden, die im WS2003/04 an deutschen Universitäten studieren. Diese Menge ist die Population. Da es sehr aufwendig wäre, alle Körpergrößen aller Mitglieder dieser Population zu erfassen, zieht man eine (zufällige) Stichprobe aus dieser Population, berechnet den Mittelwert und verwendet ihn als Schätzer für den Erwartungswert.

Wir sammelten für unsere Berechnungen im Unterricht sämtliche
Körpergrößen und berechneten daraus alle Werte.

Um die Werte interpretieren zu können, mußt Du klären, auf welche Population Du Rückschlüsse ziehen willst. Wenn Du z.B. nur Daten von Personen hast, die im ersten Semester an Deiner Uni studieren, dann kannst Du nur Rückschlüsse auf die Population der Erstsemester an Deiner Uni ziehen. Wenn Du dagegen z.B. Daten von Personen hast, die an Deiner Uni studieren und männlich sind, wobei aber alle Semester vertreten sind, dann kannst Du Aussagen über die Population männlicher Studierender an Deiner Uni machen, jedoch umfaßt die Population alle Semester.

Also, nur ob ich es verstanden habe:
Wenn ich z.B. 20 Messungen mache und den Erwartungswert
ausrechne. So weiß ich damit, dass die nächsten 100 Messungen
in diesem berechneten Intervall sein müssen. Ja?

Nein. Der Erwartungswert ist eine Populationsgröße - ein sogenannter Parameter. Parameter sind theoretische Werte, die man meistens nicht bestimmen kann, z.B. weil es zu aufwendig wäre, alle Merkmalsträger (z.B. alle Deutschen, alle Menschen) zu erfassen, oder weil die Population Merkmalsträger umfaßt, die es nicht mehr gibt und die man deshalb nicht mehr vermessen kann (wenn man z.B. am Durchschnitt des Geburtsgewichtes aller zwischen 1939 und 1945 geborenen Kinder interessiert ist - diese Säuglinge gibt es nicht mehr, weil sie jetzt Erwachsene oder tot sind, und man kann deshalb ihr Geburtsgewicht nicht mehr messen. Man müßte also Daten der Kliniken heranziehen, aber damals gab es noch viele Hausgeburten).

Weil es diese Schwierigkeiten bei der Bestimmung von Populationsgrößen - Parameter - gibt, zieht man eine Stichprobe aus der Population und berechnet einen Schätzer für den Parameter. Wenn man am Erwartungswert interessiert ist, dann berechnet man den Mittelwert, weil der Mittelwert der beste Schätzer für den Erwartungswert ist. Allerdings ist der Mittelwert nur ein Schätzer und man kann mit seiner Schätzung weit daneben liegen. Deshalb kann man ein Vertrauensintervall berechnen, indem man vom Mittelwert den Standardfehler abzieht (untere Intervallgrenze) bzw. den Standardfehler zum Mittelwert addiert (obere Intervallgrenze). Wenn man das getan hat, dann hat man ein Intervall, von dem man weiß, daß es mit ca. 68%iger Wahrscheinlichkeit den Erwartungswert enthält. Der Grund liegt darin, daß wenn man unendlich viele Stichproben zöge und jedes Mal Vertrauensintervalle nach der obigen Regel bildete, in ca. 68% der Fälle die Vertrauensintervalle den Erwartungswert enthielten.

Beispiel:
Angenommen, Du hättest bei 500 Leuten die Körpergröße gemessen. Der Mittelwert betrüge 173,9 cm und der Standardfehler 0,29 cm. Dann hätte das 68%-Vertrauensintervall die Grenzen 173,61 cm und 174,19 cm.
Diese Daten kannst Du berechnen und Du kannst Dir sagen: „Mein bester Schätzer für den Erwartungswert (für den „wahren Mittelwert“ der Körpergröße in meiner Population) lautet 173,9 cm. Ich bin mir, weil ich nur einen Schätzer habe, nicht sicher, daß der Erwartungswert tatsächlich 173,9 cm beträgt, aber ich kann mit 68%iger Sicherheit sagen, daß der Erwartungswert zwischen 173,61 cm und 174,19 cm liegt. Damit weiß ich zwar immer noch nicht, wie groß der Erwartungswert tatsächlich ist, aber ich habe den besten Schätzer, den Mittelwert, und einen Bereich bestimmt, in dem der Erwartungswert mit hoher Wahrscheinlichkeit liegen wird.“

BTW: Man kann auch Vertrauensintervalle berechnen, in denen der Erwartungswert mit einer anderen als der Wahrscheinlichkeit von 68% liegt, z.B. ein 95%-Vertrauensintervall (Mittelwert +/- 1,96*Standardfehler).

Jetzt alles klar?

Gruß,

Oliver Walter

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Gruß
Jochen

Hallo Oliver,

erstmal: gut erklärt!
„Vertrauensintervall“ ist kein falscher Begriff, aber was Du erklärst, ist genauer gesagt ein Konfidenzintervall. Denn auch Likelihood- oder Bayes-Intervalle werden als Vertrauensintervalle bezeichnet, sind aber ganz was anderes.

Letztere entsprechen allerdings viel mehr als Konfidenzintervalle unserem Verständnis von „Vertrauen“ in die Schätzung eines Parameters. „Konfidenz“ lässt sich nur mit sehr viel Gedankenverbiegen mit „Vertrauen“ in Einklang bringen: Einem Bayes-Intervall kann man mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vertrauen, während ein Konfidenzintervall zu 100% richtig oder falsch ist.

P.S. Hab’ Deine Homepage angeschaut - hast Du zufällig (in Kiel oder München) bei Prof. Dieter Frey studiert? Ich frage nur, weil ich ihn ziemlich gut kenne.

Gruß
Katharina

Hallo Katharina,

ich bin über das, was Du schreibst, informiert und halte meine Beschreibung wie gegeben für angemessen.

P.S. Hab’ Deine Homepage angeschaut - hast Du zufällig (in
Kiel oder München) bei Prof. Dieter Frey studiert? Ich frage
nur, weil ich ihn ziemlich gut kenne.

Prof. Frey war, als ich anfing, in Kiel Psychologie zu studieren, bereits nach München gegangen. Allerdings war ich während meines Grundstudiums ein paar Monate Hiwi bei Dr. Stefan Schulz-Hardt, wissenschaftlichem Mitarbeiter von Prof. Frey.

Gruß,

Oliver Walter

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