Frage zur Statistik

[goldchili]

#22847

Hallo zusammen

Ich finde dies ein tolles Forum, bin aber nur hin und wieder hier. Nun habe ich mal eine Frage zur Statistik, die hin und wieder bei uns auftaucht.

Ich habe bestimmte Parameter eines Prozesses (z.B. Sterilisation) oder Daten zu bestimmten Produkteigenschaften (z.B. Maße eines Teiles). Nun verändere ich bestimmte Prozessparamater und die Ergebnisdaten des Produkts verändern sich. Wie kann ich feststellen, ob diese Veränderung signifikant ist?

Ich hab schon mal in die Statistik reingelesen und etwas von P-Wert und F-Wert gefunden, weiß aber nicht wirklich, wie ich die Sache angehen kann. Bin keine Statistikexpertin. Für Hilfe wäre ich sehr dankbar.

Viele Grüße

Goldchili

[hccv]

#47119

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BARBARA…komm mal kurz..da ist jemand für dich im Forum…

:-)
Christoph

Sapere aude! Kant den schon jemand? :-)

[Rainaari]

#47121

Hallo Goldchili,

der p-Wert ist ein Maß dafür, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Abweichung eines beobachteten Wertes zu einem bekannten Wert zufällig ist. Je nach Anforderungen ist der Wert signifikant für p <0,001 – 0,05.

Der F-Wert ist ein tabellierter Wert, der hilft, bei einer Normalverteilung den p-Wert zu ermitteln.

Recht nett erläutert in Kleppmann, Statistische Versuchsplanung (Irgendwo gabs auch mal nen Literaturthread hier..).

hoffe, das hilft dir fürs erste,

gruß, Rainaari

[Barbara]

#47125

Hallo goldchili,

schau mal bitte in den Thread „Regressionsanalyse“, da hab ich ziemlich ausführlich beschrieben, wie das mit den statistischen Prozessmodellen funktioniert.

Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass die Messwerte zu einer Annahme oder zu einem Modell passen. Wenn diese Wahrscheinlichkeit klein ist (p<0,05 ist eine übliche Grenze), passen die Messwerte nicht zum Modell / zur Annahme.

Wenn Du z. B. ein Modell hast, wird geprüft, ob eine Einflussgröße wichtig für das Prozess-Ergebnis (die Zielgröße) ist. Die Annahme ist die „Unschuldsvermutung“, d. h. Du nimmst an, dass die Einflussgröße unwichtig ist.

Wenn der p-Wert für diese Einflussgröße klein ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit für „Einflussgröße hat keinen Effekt“ klein, d. h. also übersetzt, dass die Einflussgröße einen (signifikant) wichtigen Effekt auf die Zielgröße hat bzw. dass sie „schuldig“ am Prozessergebnis ist.

Bei einem Test auf Normalverteilung ist die Annahme, dass die Messwerte normalverteilt sind. Ein kleiner p-Wert bedeutet dann, dass die Wahrscheinlichkeit für Normalverteilung klein ist, bzw. übersetzt, dass die Messwerte *nicht* normalverteilt sind.

Wichtig ist bei allen Modellen, dass die Modell-Güte geprüft wird, oder bei Tests (wie dem F-Test auf Gleichheit der Varianzen), dass die Voraussetzungen erfüllt sind. Beim F-Test ist die Voraussetzung, dass die Messwerte (der Zielgröße) normalverteilt sind.

Bei Modellen sollte das Modell viel erklären, d. h. eine hohe Anpassungsgüte R² haben (hoch ist über den Daumen gepeilt > 80% bzw. > 0,80). Und das, was bei einem Modell übrig bleibt und vom Modell nicht erklärt wird, sollte nur zufälliges Rauschen sein. Übersetzt heißt dass dann, dass die Modell-Reste bzw. Residuen unstrukturiert und normalverteilt sind.

Viele Grüße

Barbara

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Ich fühle, dass Kleinigkeiten die Summe des Lebens ausmachen.
(Charles Dickens, Schriftsteller)

[goldchili]

#47127

Hallo Barabara, Rainaari, hccv,

danke erst mal für die promten Antworten. ich sehe schon, dass das ein Thema ist, dass mehr Beschäftigung benötigt. Eine Frage dennoch (ich habe erfolglos schon gegoogelt): Wie berechne ich den P-Wert denn? Excel geht wohl nicht. Ich hab auch keine Formel oder Tabelle dazu gefunden.

viele Grüße Goldchili

@ Barabra: Du kannst wirklich auch für NichtstatistikerInnen sehr gut erklären! (noch ein orden von mir)

[Barbara]

#47128

Hallo goldchili,

danke für den Orden :-)

p-Werte gibt es in Excel tatsächlich nicht (ist ja auch kein Statistik-, sondern ein Datenerfassungs-Programm).

Statistik-Programme gibt es viele (und alle liefern p-Werte ;-) ):

Ganz ohne Geld-Statistik-Software findest Du hier:
http://freestatistics.altervista.org/stat.php
http://statpages.org/javasta2.html
(auf deutsch gibt es leider keine freue Software)

Mein Lieblings-Programm ist R (Open Source, ebenfalls größtenteils auf Englisch):
http://cran.r-project.org/

Ansonsten kannst Du auch einfach die Demoversion von Minitab runterladen (gibt es auch auf Deutsch):
http://www.minitab.com/downloads
Da hast Du dann 30 Tage, um Dir p-Werte ausgeben zu lassen ;-)

Viele Grüße

Barbara

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Ich fühle, dass Kleinigkeiten die Summe des Lebens ausmachen.
(Charles Dickens, Schriftsteller)

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