Signifikante Änderung feststellen?

Wissenschaft Mathematik
#1

Hi,

ich versuche mein Problem mal so einfach wie möglich darzustellen. Obwohl ich schon 2 Semester Statistik hatte kann ich mich leider nicht mehr so richtig in das Thema einfinden.

Also ich habe eine Reihe von Werten, z.B.:

106.830
109.822
108.134
105.092
109.112
120.843
138.186
134.253
140.997
183.407
184.115
182.079

Was die Werte darstellen is denke ich erstmal egal?! Jedenfalls werde ich nun eine „Aktion“ durchführen von der ich ausgehe, dass es die Steigung der Werte positiv beeinflusst.

Ich würde nun die Werte nach dieser „Aktion“ weiter aufzeichnen (noch nicht geschehen)

Meine Frage wäre jetzt wie ich beweisen kann dass meine „Aktion“ die Steigung der Werte tatsächlich beeinflusst hat. Das ganze kann man ja zu verschiedene Signifkanzniveaus machen, richtig? Also ich würde bspw. gerne testen, dass sich die Werte mit einer Fehlerwahrscheinlichkeit von 5% oder 1% geändert haben.

Über eure Hilfe wäre ich sehr sehr dankbar!

#2

Hallo wedelalisha,

die Art von Modellen nach denen du suchst nennt sich „Change Point Models“. Dh. du gehst davon aus das deine Daten einer bestimmten Verteilung folgen, aber ab einem bestimmten Zeitpunkt sich z.b. der Mittelwert verändert. Nun muss man nur noch Zeitpunkt sowie die dazu gehörigen Parameter finden. Wie man das macht, ist sicherlich Thema von vielen Büchern und leider hab ich auch selber keine große Erfahrung mit diesen Modellen, aber ich denke mit Hilfe von Google wirst du das schon hin kriegen.
Ich hoffe das hilft oder jemand anderes weiß mehr.

#3

Schau einfach ob sich die x % Vertrauensbereiche der beiden Mittelwerte überschneiden. Dann weißt du ob’s einen Unterschied gibt oder nicht.

Grüße
Robert

#4

Hi,

die Frage ist,was du mit
„[…]dass es die Steigung der Werte positiv beeinflusst.“ meinst.
Willst du
a) aus den gegebenen Werten eine Steigung berechnen (z.B via Regression) und dessen slope mit der slope einer anderen Messreihe vergleichen oder
b) zu jedem Wert einen post-Action Wert messen und die mittlere Veränderung analysieren?

Zu a) würde man die beiden Steigungen berechnen (ob lineare Regression da passend ist, wäre zu diskutieren) und dann könnte man die beiden Steigungen mittels Normalapproximation und t-test vergleichen oder ggf mit bootstrap

zu b) würde man einen t-test oder Wilcoxon oder bootsrap-t-test machen um die mittlere Veränderung zu testen.

In beiden Fällen würde bei 2-seitigem testen 5% und bei einseitigem 2.5% Signifikanzniveau Verwendung finden.

Grüße,
JPL

#5

Beispielsweise eignet sich ein t-Test für verbundene Stichproben. Wie kann ich weiter helfen?
www.masta-support.de

#6

Hallo,

viel kann man auf deine Frage nicht antworten. Eigentlich wäre der Verweis auf Statistik-Buch deines Vertrauens das einzig Richtige. Einen Hinweis aber noch: Du brauchst für deine Fragestellung einen Zwei-Stichproben-Test für abhängige Stichproben. Die meisten Tests sind für unabhängige Stichproben gemacht. Das funtkioniert bei dir aber nicht.

Viele Grüße

Andreas

#7

Hallo,

1.) Test auf Normalverteilung der Daten: p-value beider Datensätze Vorher/Nachher
wenn beide NV (alpha gewählt = 5%), dann weiter mit: Two Sample T-Test

2.) Two Sample T-Test:
a) Haben beide Datensätze die gleiche Varianz?: Test for equal variances
wenn „Ja“, Haken in Minitab setzen, wenn „Nein“, Haken entfernen
b) Two Sample T-Test durchführen und p-value interpretieren:
wenn p-value > 0,05 (=5% alpha risiko), dann „kein signifikanter“ Unterschied erkennbar. Ggf.
weitere Messungen vornehmen. Wenn p-value