STATISTIK-FORUM.de

Hallo zusammen,

zuerst: meine Statistikkenntnisse sind miserabel Ich entschuldige mich dafür im Voraus.

Mein Problem ist, dass ich eine Folgestudie gemacht habe. (40 Probanden, jeweils 8 Parameter).
Die Berechnung hat auch bisher gut funktioniert, aber nun möchte ich natürlich die Mittelwerte mit der Vorstudie vergleichen (anderes Probandengut) um sie auf signifikante Unterschiede zu überprüfen.
Problem: Ich habe nicht die kompletten Datensätze der Vorstudie sondern nur Mittelwerte+Standardabweichung etc. also nicht alle Einzelwerte, was ich zuerst als Vorteil empfand....
Wenn ich aber nun mittels Bonferroni- Test (muss ich nutzen, da dieser auch in der Vorstudie angewandt wurde.... Vergleichbarkeit....) die Werte miteinander vergleichen möchte, weiß ich nicht wie ich das anstellen soll, da ich ja nur meine Werte vollständig habe.
Gibt es eine Möglichkeit das trotzdem hinzukriegen?!?
Ich kenne es halt nur als Data-step indem ich meine Datensätze in Gruppen einteile und dann mit der prozedur GLM die Werte vergleiche, dabei werden ja Mittelwert etc. gebildet...., aber wenn ich nicht alle Datensätze habe bringt mir das ja nichts
Ich müsste halt irgendwie nur die Mittelwerte und Varianzen/Standardabweichungen die mir vorliegen miteinander vergleichen ohne diese nochmal zu berechnen.
Es wäre wirklich toll, wenn mir jemand helfen könnte, vielleicht seh ich ja auch den Wald vor lauter Bäumen nicht.....

LG

Anne

Wenn ich aber nun mittels Bonferroni- Test (muss ich nutzen, da dieser auch in der Vorstudie angewandt wurde.... Vergleichbarkeit....) die Werte miteinander vergleichen möchte,

Es gibt keinen Bonferroni-Test. Bonferroni ist eine Korrekturprozedur.
Siehe google, wikipedia, Statistikbücher etc.

Gibt es eine Möglichkeit das trotzdem hinzukriegen?!?

Du suchst Dir eine Webseite (einen statistical online calculator), wo Du die
Mittwelwerte, Standardabweichungen und Stichprobengrößen eingeben kannst
und die Dir dann einen t-Test berechnet. Ob der zulässig ist, lässt sich kaum
zuverlässig bestimmen, aber falls die Gruppen ungleich groß sind, sollten die Standardabweichungen in beiden Gruppen ähnlich sein. In Excel könnte es
ebenfalls möglich sein, nur die genannten Angaben zu machen, um sich einen
t-Test anfordern zu können.

Mit freundlichen Grüßen

P.

Hi,
erstmal danke für die Antwort
also wenn ich das richtig verstehe vergleiche ich doch beim Bonferroni-Test (post-hoc test) Mittelwerte und dabei wird durch die Formel korrigiert?!? oder nicht? bzw. ich berechne ob es signifikante Unterschiede gibt....


siehe wikipedia post-hoc-test:
http://de.wikipedia.org/wiki/Post-Hoc-T ... rroni_Test

den T-test kann ich doch auch nur bei Normalverteilung anwenden, oder?

Die Bonferroni - & Scheffé Methode (im obigen Link auch als Tests bezeichnet) resultieren aus der Überlegung des Multiplen - Testens.
Führt man mehrere Tests am selben Datensatz durch kommt es zu Verfälschungen im Signifikanzniveau ( man spricht hier auch öfters von einem Globalen Niveau),
dies wird durch die Bonferroni - & Scheffé Methode berücksichtigt und abgefangen.

Hierbei handelt es sich um Tests die mit einer sog. Alpha Adjustierung arbeiten (grob gesagt du passt das Niveau zu dem du testest der Anzahl an Tests am selben Datensatz an), welche im obigen Link beschrieben wird. Du testest ja jeweils auf paarweise verschiedene Mittelwerte, dabei stellt "m" die Anzahl der Gruppen dar.

Nehmen wir zunächst mal an du hast 2 Gruppen , d.h m=2. Mit der Formel folgt also 2/2(2-1) = 1 dies ist auch sinnvoll, da du bei 2 Gruppen nur 1 Möglichkeit hast, welche Mittelwerte du vergleichen möchtest. D.h. also du testest zu einem Niveau von alpha.

Sehen wir uns das ganze mal für 3 Gruppen an ( Rest folgt dann analog): m=3 also folgt mit der Formel 2 / 3*2 also 1/3 dies ist auch wiederrum sinnvoll, da man bei 3 Gruppen auch 3 paarweise verschiedene Mittelwerttests durchführen muss M1~ M2 , M1~M2, M2~M3.
Im Falle von m=3 musst du also für jeden deiner 3 Tests dein Niveau durch 1/3 alpha anpassen, um ein Globalniveau von Alpha einzuhalten.

Grob gesagt: Bei einer Alpha Adjustierung teilst du dein Niveau durch die Anzahl von Tests am selben Datensatz um ein Globalniveau von Alpha gewährleisten zu können.

Wie aus dem obigen Link hervorgeht, ist die Bonferroni - Methode ein T-Test mit Alpha Adjustierung und die Scheffé - Methode ein F-Test mit Alpha Adjustierung.


Zu deiner 2ten Frage: Ja für den T-Test wird eine Normalverteilung ( im Prinzip) vorausgesetzt. Diese wird in der Praxis oftmals als gegeben angesehen ( siehe z.B. Zentraler Grenzwertsatz), theoretisch müsstest du deine Daten vorher auf eine Normalverteilung prüfen z.B. (graphisch) mit einem QQ-Plot oder (testbasiert) mit einem Kolmogorv - Smirnov Test.


Tschudlige, dass der Post etwas länger wurde, hab wohl etwas weit ausgeholt.


Mit freundlichen Grüßen,

M.

amiga85 hat geschrieben:den T-test kann ich doch auch nur bei Normalverteilung anwenden, oder?

Der t-Test setzt keine Normalverteilung der zu analysierenden Variablen voraus.
Allenfalls kann es gefordert sein, dass die Werte innerhalb der einzelnen Gruppen
aus Normalverteilungen stammen. Auch dies ist aber nur bei eher kleinen
Stichproben von Belang (n < 50 ist einer von mehreren bekannten Orientierungswerten) .

Mit freundlichen Grüßen

P.