Minitab –> p-Value Bedeutung/ Berechnung

[fauli]

#23076

Hallo, ich schreibe derzeit meine DA mit der Themenstellung Erstellung eines Kalibrierkonzeptes für Kraft-Weg-Messsysteme in der Fertigung. Dazu habe ich als Kraftnormal Druckfedern vorgesehen. Diese will ich jetzt bei uns in der Firma kalibrieren lassen. Anschließend sollen die Messwerte mit Minitab ausgewertet werden. Um die Formeln, die auf der Normalverteilung aufbauen anwenden zu dürfen soll ein p-Value von >0,05 erreicht werden.

Nun meine Frage: Was sagt der Wert p-Value aus? Oft habe ich schon gelesen das dann díe Messwerte Signifikant sind, allerdings nur wenn der Wert ??kleiner?? 0,05 ist. Bei einer Auswertung mit Minitab sollte der Wert aber doch größer sein??
Vielleicht könnt Ihr mir auch sagen wie der Wert überhaupt berechnet wird??

Vielen Vielen Dank
der neigeschmeckte (zugezogen ins Schwabenland)

[Speckiy]

#48604

Hi fauli !

So viel mal vorweg :

Der p-Value beschreibt meines Wissens nach nicht ob die Werte normalverteilt sind, sonder ob die Werte die du hast Signifikant (dass sie durch Zufall zustande gekommen sind)streuen oder nicht. p-Value < 5% Werte signifikant also nicht durch Zufall zustande gekommen…..p-Value > 5% oder 0,05 Werte sind zufällig entstanden.

Will mich jetzt aber nicht zu weit aus dem Fenster lehnen da ich denke dass Barbara die wohl beste Ansprechpartnerin ist.

MFG

Speckiy

Wozu Socken? Sie schaffen nur Löcher!

„Albert Einstein
14.03.1879 – 18.04.1955″

[Barbara]

#48607

Hallo zusammen,

der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die Nullhypothese H0 gilt. Da p eine Wahrscheinlichkeit angibt, liegt p immer zwischen 0 (absolut unwahrscheinlich) und 1 (absolut sicher).
Diese Interpretation ist unabhängig davon, was ich gerade prüfen will.

Je nachdem, welchen Test ich nehme, kann ich unterschiedliche Aussagen bekommen.

*Test auf Zusammenhang*
Z. B. kann ich zwei Merkmale wie Umfang und Gewicht von Kartoffeln auf ihren Zusammenhang hin prüfen. Die Nullhypothese H0 ist bei einem Test auf Zusammenhang „Merkmale sind unabhängig voneinander.“

*Test auf Einflüsse / Effekte*
Ich kann auch auf Effekte testen, z. B. ob die Berieselung von Kühen im Stall einen Effekt auf die Milchmenge hat. Hier ist meine Nullhypothese „Musik hat *keinen* Einfluss auf die Milchmenge.“

*Test auf Verteilung*
Oder ich kann auf bestimmte Verteilungen testen, z. B. wenn ich prüfen will, ob die Milchmenge meiner Kühe übers Jahr gemessen normalverteilt ist. Da ist meine Hypothese „Milchmenge ist normalverteilt.“

Für jede dieser Situationen gibt mir der p-Wert des Tests an, ob die Nullhypothese H0 stimmt oder verworfen / abgelehnt werden muss. Dazu gibt es zwei Eselsbrücken:
*If p is low, H0 must go.
*If p is big, H0 is chic.
(Alle angliophilen Menschen mögen mir diesen Umgang mit ihrer Sprache verzeihen.)

Die wichtige Frage ist natürlich, wann ist etwas „groß“ oder „klein“. Eigentlich kann man sich da jeden Wert als Grenzwert definieren, wobei Werte größer als 10 % ziemlich unsinnig sind. (Das liegt am Fehler 1. Art -> Suche-Funktion) Üblicherweise wird mit einem Grenzwert von 5 % = 0,05 gearbeitet.

Ich vergleiche dann den p-Wert mit diesem Grenzwert und stelle fest, ob der p-Wert größer oder kleiner als der Grenzwert ist.

Bei der Interpretation des Ergebnisses kommen dann die Eselsbrücken zum Einsatz:
p kleiner 0,05: H0 ablehnen
p größer 0,05: H0 beibehalten

*Test auf Zusammenhang* (Forts.)
p=0,02
-> p<0,05
-> H0 „Es gibt keinen Zusammenhang“ ablehnen
-> Es gibt einen signifikanten Zusammenhang zwischen Umfang und Gewicht von Kartoffeln

*Test auf Einflüsse / Effekte*
p=0,085
-> p>0,05
-> H0 „Musik hat keinen Effekt auf die Milchmenge“ beibehalten
(Das stimmt nur für meine Kühe, im allgemeinen hat Musik einen signifikant positiven Effekt auf die Milchmenge.)

*Test auf Verteilung*
p=0,0001
-> p<0,05
-> H0 „Milchmenge ist normalverteilt“ ablehnen
-> Wichtige Schlussfolgerung: Es gibt signifikant wichtige Einflüsse auf die Milchmenge (z. B. Futter, Jahreszeit, Temperatur im Stall, Musik, usw.)

Die Berechnung des p-Werts hängt davon ab, was ich prüfe (Zusammenhang, Effekt, Verteilung, usw.) und davon, mit welchem Testverfahren ist prüfe. Es gibt da keine allgemeine Formel für, sondern nur für einen bestimmten Fall eine bestimmte Berechnungsvorschrift, die oft so kompliziert ist, dass sie nicht angegeben wird.

Für die Tests auf Normalverteilung findest Du z. B. in dem Buch von Jürgen Groß „A normal distribution course“ (ISBN 978-3631529348) Formeln.

Ich hoffe, das macht die p-Werte klar.

Viele Grüße

Barbara

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

[pit]

#48608

*Test auf Einflüsse / Effekte*
p=0,085
-> p>0,05
-> H0 „Musik hat keinen Effekt auf die Milchmenge“ beibehalten
(Das stimmt nur für meine Kühe, im allgemeinen hat Musik einen signifikant positiven Effekt auf die Milchmenge.)

… Na das Beispiel musste ja kommen von einer Statistik- und Stillexpertin :))

[Barbara]

#48609

Dass Du bei Milch-gebenden Kühen an stillende Frauen denkst, finde ich interessant. ICH habe einfach nur nach einem netten Beispiel aus dem Leben gesucht, was ein Effekt sein kann.

Meine Kühe könnten übrigens einfach deshalb keinen Effekt gezeigt haben, weil ihnen meine Musikauswahl nicht so zugesagt hat. Positiv wird von Kühen nämlich eher klassische Musik bevorzugt – und ich hör da doch lieber Die Ärzte ;-)

Viele Grüße

Barbara

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

[pit]

#48610

..ja ja die Phantasie…weiss auch nicht wie ich so ticke – sind ja hier nicht in der Kneipe oder so…
und jetzt bekomme ich das Bild von den Kühen die Ärzte hören nicht mehr aus dem Kopf …
„Ich ess Blumen…… …“ ;)

Gruß
pit

geändert von – pit on 30/08/2007 10:23:08

geändert von – pit on 30/08/2007 10:23:32

[RalfAb]

#48612

… jetzt weiß ich auch warum die Milchbauern in Holzwickede zu den ärmsten Deutschlands gehören ;->

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