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hay, wer kann mir erklären wie untersuche ich 2 rheien von Messungen anhand Minitab-program. Ziel ist die beiden messrheien zu vergleichen.Messrheihe enthält 6 Messungen.
Versuch: es wurde die Abbindungszeit einer Materiall in 2 verschiedene Geräte
gemessen,. Man muss feststellen ob die beiden Geräte gleiche Ergebnisse Liefern.
ich freu mich auf eine Antwortgeändert von – Barbara on 03/10/2010 13:30:46
Hallo ahlami1982,
willkommen im Qualitäter-Forum :)
Mit 12 Messwerten (je Gerät 6 Werte) wird es schwierig werden, kleine Unterschiede zu finden.
Du kannst entweder einen t-Test auf Mittelwert-Vergleich oder einen Kruskal-Wallis-Test auf Median-Vergleich. Der t-Test ist weiter verbreitet, setzt aber normalverteilte Messreihen voraus (was bei 6 Werten kaum prüfbar ist). Der Kruskal-Wallis-Test ist für variable Messdaten.
Beide Tests kannst Du in Minitab rechnen. Die Messdaten müssen dazu am besten in zwei Spalten geschrieben werden, eine mit der Gerätebezeichnung und eine mit der Abbindezeit:
[C1] [C2]
Gerät Zeit
A 12
A 14
A 6
…
B 8
B 11
…
(Reihenfolge der Zeilen ist egal, d. h. Du kannst auch A und B im Wechsel eintragen oder in jeder anderen Reihenfolge).t-Test:
Statistik > Statistische Standardverfahren > t-Test, 2 Stichproben
Stichproben aus einer Spalte:
Stichproben: Zeit
Indizes: Gerät
> OKKruskal-Wallis-Test:
Statistik > Nichtparametrische Tests > Kruskal-Wallis
Antwort: Zeit
Faktor: Gerät
> OKBei beiden Tests ist es am einfachsten über den p-Wert zu entscheiden, ob die Abbindezeiten gleich oder unterschiedlich sind. Wenn der p-Wert unter 5% (p<0,05) ist, sind die Abbindezeiten signifikant unterschiedlich.
5% ist ein Standardwert und entspricht dem maximalen Risiko für einen Fehler 1. Art (=Irrtumswahrscheinlichkeit, alpha). Eine Erklärung zu den Risiken bei statistischen Tests findest Du in diesem Beitrag (schau mal nach „Feuermelder“).
Viele Grüße
Barbara
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Eine gute wissenschaftliche Theorie sollte einer Bardame erklärbar sein.
(Ernest Rutherford, Physiker)hay barbara,es hat gut funktioniert und so sieht ein Ergebniss eines Materialles:
H = 3,69 DF = 1 p = 0,055
H = 3,83 DF = 1 p = 0,050 (korrigiert für Bindungen)darüber habe ich paar Fragen:
was ist DF=1 in manche Beispiele finde ich DF=2 ??
was wird jetzt mein ergebniss sein, da einmal P=0,05 und einmal P=0,055.
müssen die schon gleich sein oder nicht??
danke im voraus für Ihren AntwortHallo ahlami1982,
DF steht für degrees of freedom, zu deutsch Freiheitsgrade und ist ein Maß für die zur Verfügung stehenden Informationen (ausführlicher findest Du das bei Wikipedia).
Für die Entscheidung, ob es einen Unterschied gibt oder nicht, ist der p-Wert wichtig. Die bessere Wahl ist dabei der, bei dem die Bindungen berücksichtigt sind, also p=0,050. (Bindungen sind gleiche Messwerte.)
Mich wundert es ein bisschen, dass bei einer so kurzen Messreihe mit nur 6 Werten identische Messwerte bei einem Material/Gerät auftauchen. Könnte es sein, dass die Messung eine ziemlich miserable Auflösung hat?
Unabhängig davon ist der p-Wert ziemlich klein, d. h. es gibt Anzeichen dafür, dass die beiden verglichenen Materialien/Geräte unterschiedlich sind. Hättest Du einen Messwert mehr, läge der p-Wert vermutlich deutlich unter 5%, wenn die beiden Messreihen wirklich so unterschiedlich sind.
Mit einem p-Wert von 0,050 (oder 0,055) ist p auf jeden Fall nicht kleiner als ein alpha=5%. Damit ist die Test-Entscheidung: Es gibt keine ausreichenden Anzeichen dafür, dass die Materialien/Geräte einen signifikanten Unterschied haben. (Den würdest Du erst für p<alpha bzw. p<5%=alpha haben.)
Übersetzt in Normalsprache bedeutet ein p-Wert=0,050=5%: Es gibt eine 5%ige Wahrscheinlichkeit, bei tatsächlich gleichen Materialien/Geräten diesen Unterschied (oder einen noch größeren) in den Daten zu finden. Erst wenn diese Wahrscheinlichkeit / der p-Wert unter die magische Grenze rutscht (<5%=alpha), wird davon ausgegangen, dass es einen echten/signifikanten Unterschied gibt.
Wichtig ist neben dem p-Wert auch immer zu schauen, wie groß der Unterschied in Zahlen ist (z. B. Median1=5,3, Median2=5,5, Unterschied 0,2) und zu bewerten, ob dieser Unterschied technisch relevant ist oder nicht.
Viele Grüße
Barbara
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(Ernest Rutherford, Physiker)geändert von – Barbara on 03/10/2010 13:29:47
Hallo Barbara,
muss ich auf die Median-Werte schauen, auch wenn der p-Wert <0,05 ist?
Ich habe folgende Situation:
– Messgerät 1 hat eine zulässige Toleranz von +/-2,0.
– Messgerät 2 (Vergleichsmessgerät) ist genauer.Wenn ich Teile messe (tatsächlicher Wert=100), liegen alle Werte (Stichprobengröße ca. 200, normalverteilt) mit dem Messgerät 1 bei 101+/-2.0. Die gleichen Teile mit Messgerät 2 liegen alle bei 100 +/- 1,0. D.h. der p-Wert beim t-Test ist <0,05. Ohne den t-Test würde die Toleranz von +/- 2,0 bei Messgerät 1 erfüllt, trotzdem ist der t-Test nicht bestanden. Kann ich nach dem Vergleich der Median-Werte sagen, dass Messgerät 1 genau genug misst, innerhalb der spezifizierten Toleranzgrenzen? Differenz der beiden Medianwerte ist ca. 1,0.
Grüße
JohannHallo Johann,
das kommt darauf an.
Erstmal wäre es sinnvoller, einen t-Test mit unterschiedlichen Varianzen/Standardabweichungen zu verwenden, wenn Deine Daten normalverteilt sind. (Der t-Test ist trennschärfer als der Median-Test, wenn die Messdaten normalverteilt sind.)
Du hast mit Deinem p-Wert <0,05 nachgewiesen, dass der Median aus der ersten Messung signifikant ungleich dem Median aus der zweiten Messung ist. Wenn eigentlich 100,0 hätte herauskommen sollen, hat das erste Messgerät eine systematische Abweichung (Bias) und das zweite gibt korrekte Werte an.
Wenn Du einen Test zum Genauigkeitsvergleich machen willst, ist ein Varianz-Vergleichstest die richtige Methode. Auch dabei wird vermutlich ein signifikantes Ergebnis herauskommen und damit kannst Du dann annehmen, dass das Messgerät 2 genauer/exakter als das Messgerät 1 ist.
Den Varianz-Vergleichstest findest Du in Minitab unter Statistik > Varianzanalyse (ANOVA) > Test auf gleiche Varianzen. Du musst dafür nicht mal testen, ob die Werte normalverteilt sind. Wenn sie nicht normalverteilt sind, liefert Minitab automatisch den Levene-Test für Dispersionsvergleiche (Test ohne Normalverteilungsannahme auf gleiche Streuung).
Ich hoffe das hilft Dir ein Stück weiter.
Viele Grüße auch an die Kollegen ;)
Barbara
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(Ernest Rutherford, Physiker)Hallo Zusammen mir ist aufgefallen dass Kruskal-Wallis-Test gilt nur für Messreihen C>2 ???? ALSO MINDESTENS 3 Messreihen. Mein Fall war nur 2-Messreihen!!
Hallo ahlami1982,
keine Ahnung woher Du das mit den mehr als zwei Messreihen hast.
Der Kruskal-Wallis-Test ist die Verallgemeinerung des Mann-Whitney-Tests und funktioniert für k>=2 Messreihen. Wenn Du nur k=2 Messreihen hast, ist der Kruskal-Wallis-Test derselbe Test wie der Mann-Whitney-Test (der heißt auch manchmal Mann-Whitney-U-Test oder U-Test oder Wilcoxon-Rangsummen-Test).
Nachlesen kannst Du das z. B. in der Minitab-Hilfe oder hier
Büning; Trenkler [1998]: Nichtparametrische statistische Methoden
DeGruyter Verlag, ISBN 978-3-11-016351-9, S. 184Viele Grüße
Barbara
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Eine gute wissenschaftliche Theorie sollte einer Bardame erklärbar sein.
(Ernest Rutherford, Physiker)…..bin ich froh, dass ich das Ganze bald hinter mir habe und ich meine Rechenkünste nur noch bei meiner Enkelin beim Grundrechnen unter Beweis stellen muss!
Bewundernde Grüße an Barbara – unsere Statistik-Weltmeisterin und Präsidentin!
Wenn wir die nicht hätten….Gute Zeit!
Qualyman – Qualitäter aus Überzeugung und Leidenschaft, auch wenn´s mal Leiden schafft!
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