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(Frage) beantwortet  | | Datum: | 16:06 Mi 26.01.2005 | | Autor: | phoenixz |
hallo zusammen,
ich hoffe, ihr könnt einem armen medizinstudent helfen...
ich habe in einem versuch zwei gewebe auf steifigkeit (diastole) untersucht, davon ist ein gewebe behandelt und das zweite nicht. jedes gewebe wird milimeterweise gedehnt und anschließend wird die diastole gemessen.
folglich habe ich für jedes gewebe die werte diastole in abhängigkeit von der erfolgten dehnung.
wie prüfe ich nun statistisch, ob sich das behandelte gewebe signifikant von dem unbehandelten unterscheidet???
mein prof meinte nur irgendwas von f-test???
kann mir da irgendeiner helfen?
lieben gruß aus köln
phoenixz (der lieber unerkannt bleibt, weil er das problem nicht lösen kann)
p.s. Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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Hallo,
bei deinem Problem handelt es sich statistisch gesehen um einen
t-Test zum "Vergleich zweier Mittelwerte bei unbekannter Varianz".
Du würdest für den "unbehandelten" Datensatz X den Durchschnittswert (Mittelwert) [mm] \mu_X [/mm] berechnen und prüfen, ob der Durchschnittswert [mm] \mu_Y
[/mm]
des "behandelten" Datensatzes Y höher liegt, d.h. deine Hypothese wäre
[mm] H_0: \mu_Y \ge \mu_X [/mm] gegen die Alternative [mm] H_1:\mu_Y [/mm] < [mm] \mu_X. [/mm] Du berechnest dann die Stichprobenstandardabweichungen [mm] s_X [/mm] und [mm] s_Y
[/mm]
der Datensätze und benutzt diese Informationen um eine sog. Teststatistik T zu ermitteln. Diese vergleichst Du dann mit Werten aus der Tabelle der exakten t-Verteilung. (Findet man in Statistik Büchern!) Die Entscheidungsregel lautet dann, falls T [mm] \ge [/mm] Tabellenwert (zum Niveau [mm] \alpha), [/mm] dann lehne [mm] H_0 [/mm] mit [mm] (1-\alpha) [/mm] *100 % Wahrscheinlichkeit ab, d.h. die Behandlung hatte zu [mm] (1-\alpha) [/mm] *100 % keine signifikanten Änderung für die Diastole, falls T < Tabellenwert, dann kann die Hypothes [mm] H_0 [/mm] zu [mm] (1-\alpha) [/mm] *100 % nicht verworfen werden, d.h. es besteht eine Wirkung der Behandlungsmethode.
Das genaue Vorgehen ist in folgendem Online-Skript
http://www.stat.tugraz.at/courses/files/mb.pdf
auf der Seite 14 unter dem Abschnitt 2.3 Zweichstichproben-Test, Unterabschnitt t-Test (Mittelwertvergleich bei unbekannten Varianzen)
[auch anhand eines Beispiels] sehr gut beschrieben.
Falls du noch Fragen hast, melde dich!
Grüße
David
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