Hallo Remy_Zeno
Remy_Zeno hat geschrieben: ↑10.05.2021, 17:10
Probanden werden zufällig einer von zwei Gruppen A und B zugeordnet.
...zum Beispiel indem man, mit einem fairem (gleichwahrscheinlich) Würfel würfelt,
mit folgender Regel: ungerade Zahl --> Gruppe A
und gerade Zahl --> Gruppe B. Randomisierung! Dabei wurden aber irgendwelche Variablen, hinsichtlich derer
die Gruppen homogen sein, sollen weder definiert noch Kriterien gebildet, weil es dazu keine theo. Überlegungen
gibt... aber Prinzip Randomisation! fertig
Du warst derjenige der gewürfelt hat, das ist Real und Fakt.
Jetzt hat sich aber herausgestellt, das die Gruppen nicht homogen sind,
aber ab wann sind Gruppen eigentlich nicht homogen?
Um dies Frage zu beantworten, benutzt du die statistische Signifikanz, um ein Problem
von praktischer Signifikanz zu lösen, fälschlicherweise.
1. Existieren die Gruppen A und B nicht als Teil von Populationen, sondern nur dadurch dass du sie erzeugst!
2. Du hast fair gewürfelt und nur weil etwas erzeugt wurde das unwahrscheinlich ist, ist das kein Grund
an dem Würfel zu zweifeln, weil du weiß ja, dass es so war!
Falls ein unbekannter Vorgang die Zuordnung beeinflussen kann, hast du gerade das durch den Würfel ausgeschlossen,
denn wie sollte der Würfel mit irgendwelchen Variablen verknüpft sein.
3. Wenn ich nach den Zufallsprozeß Variablen habe, anhand derer ich über die Homogenität entscheide,
warum wurde dann Randomisiert und nicht Parallelisiert, d.h. die Gruppen anhand der Variablen homogen gebildet.
per Zuordnung und nicht per Zufall.
4. Man kann ausrechnen wie wahrscheinlich eine Beobachtung unter der Bedingung Ho: Zufall oder Gleichheit...ist,
aber diese Berechnung ist an sich kein Signifikanztest, weil die Hypothese keine ist, weil du weiß ja, dass es durch Zufall
entstand!!! Trotz der Anmutung einer bislang noch nicht sauber definierten Heterogenität der Gruppen.
Also: Statistik läßt einem an dem zweifeln, was man weiß!
Die Welt ist rund (p=.50, nicht sig. N = 1)
5. Alpha Beta...
Man kann auf zwei Arten testen:
5a. Ich lege ein Alpha fest --> dadurch wird ein Kriterium definiert --> durch das Kriterium wird Beta definiert.
Je größer Alpha desto kleiner Beta und umgekehrt. Aber nur fiktiverweise, weil ich H1 spezifizieren müsste
um Beta zu bestimmen, Alpha kenn ich wegen H0: µ = 0.
Da läuft old fashioned, über Tabellen, computerfrei.
Wenn ich die H0 will, setzt man Alpha höher an, auf .20, richtig, um damit das unbekannte Beta zu verkleinern.
Dadurch machst du die Ablehnung der H0 aber wahrscheinlicher, bekommst also gerade das, was du willst seltener.
Das macht man aber nur, wenn die H1 nicht spezifizierbar ist , wie beim Kolmogorov-Smirnov-Test. In deiner Situation
wäre die H1 spezifizierbar durch ein theo. zu bestimmenden Grad (Effektstärke) an Heterogenität oder Repräsentativität.
So, jetzt sind wird im Chaos der Inferenz angelangt... mal da gucken:
http://wikiofscience.wikidot.com/pseudo ... ce-testing
Wenn man H0 ablehnt macht man einen Alphafehler.
Wenn man H0 beibehält macht man einen Betafehler.
Ich mach den Betafehler kleiner, indem ich die Bereitschaft H0 abzulehnen erhöhe.
Ich bin eher bereit zu sagen ein Gesunder (H0: gesund) hat Aids, als dass ich es zulassen, einen Aidskranken nicht zu entdecken. Schlimmstenfals behaupte ich alle haben Aids. Wenn ich sicher sein will.
5b. Ich nehme nehme meine Beobachtung (m, s, r ) und bestimme p (per Computer) p = P(Daten/Hypothese H0)
wenn ich H1 spezifizier bestimme ich q = P(Daten/Hypothese H1). Und vergleich p mit Alpha und q mit Beta,
jetzt lege ich aber auch Beta fest, nicht durch Alpha, sondern durch die Spezifizierung H1: µ = 5 (z.B.)
Da wird nichts indirekt beeinflusst durch Alpha ...
Ich muss mir aber Gedanken machen über Effektstärken, ab wann sind Gruppen praktisch unterschiedlich!
Im übrigen ist ein größes N in diesem Fall auch kontraproduktiv, weil dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit
die H0 abzulehnen auch. Wenn du homogene Gruppen, willst wähle ein kleines N.
Aber...keine H1, keine Effektstärke, keine Parallelisierung, kein definierten Kontroll- oder Störvariablen
du hast nur ein p berechnet ! ....und ein Alpha, und nun? Entscheidung?
6. Sagen wir du bestimmst durch Zufall zwei Gruppen (Zuordnung zum Training)
und dann misst du noch die Körpergröße!
Praktisch: du nimmst den Würfel und generierst damit Telefonnummern, Anruf, --> Training ja /nein
und dann, nach der Zuordnung misst du die Körpergröße. Die Körpergröße wurde aber nicht vor der Zuordnung gemessen
und war auch nicht Grundlage der Zuordnung, sondern der Zufall.
Du bekommst durch Zufall zwei Mittelwert die sich sig unterscheiden.
Die Trainingsgruppe war sig. größer.
Remy_Zeno hat geschrieben: ↑10.05.2021, 17:10
Nach der Zuordnung kommen Zweifel auf (bzw. es soll einfach geprüft werden), ob die Gruppen A und B VOR dem Training (t0) vergleichbar sind. In diesem Fall möchte ich als Untersuchungsleiter mich also möglichst auf die H0 verlassen können, da sonst meine Aussage "Das Training wirkt" auf schwachen Beinen steht.
Nur, weil man p berechnen kann, hat man noch lang keinen Hypo Test gemacht.
Diese Gruppenvariable Training ja/nein existiert in keiner Population auf die man schließen kann.
Wie heißt die H0? Auf was wird geschlossen? -->
In der Population gibt es zwei Variablen: Körpergröße und die Zugehörigkeit zum Training.
Und es ist in der Population Fakt, dass diejenigen, die trainieren größer sind?????
Du sieht, dass diese Gruppen in der Pop nicht existieren, weil entweder: trainieren alle oder keiner.
Alle, wenn das Training wirkt und keiner wenn nicht.
Insofern stellst du ein H0 auf bezüglich einer Variabel, die nicht existiert.
Der p-Wert kann die Entscheidung, ob die Gruppen homogen sind, nicht leisten!!!!!!
Dazu musst du dir die Mittelwert deiner Stichprobe anschauen, die einzigen Mittelwerte die existieren.
Und selber (nicht die Entscheidung in die Statistik abschieben) bestimmen, ob m1 = 180cm und m2 = 190cm
relevant ist. Wenn ja, dann muss man an den Gruppen was verändern. aktiv!
Gut möglich das, dass, was ich oben versuche zu klären, gar nicht dein Problem ist.
Was soll das bedeuten
Remy_Zeno hat geschrieben: ↑10.05.2021, 17:10
"..auf die H0 verlassen..."
?
...du kannst dich darauf verlassen, das m1 = 180cm und m2 = 190cm ist, sicher!
Diese Mittelwert unterscheiden sich um 10 cm. Eine H0 gibt es hier nicht.
DU meinst eigentlich: wenn ich es mir leicht, wahrscheinlicher mache die H0 abzulehen, muss, wenn ich
sie beibehalte dies umso richtiger sein.
Das was bei Inferenz passiert besteht darin, das man aufgrund einer Wahrscheinlichkeit (0.....1, stetig),
einer Aussage einen Wahrheitswert (wahr/falsch, diskret) zuordnet.
Meine Information, Beobachtung ist immer unvollständig, mein Handeln ist aber immer total.
Ich weiß nicht, ob das Training wirkt, eher ja, kann aber nur ganz trainieren oder ganz nicht trainieren!
Selbst wenn das Training im Allgemeinen eher wirkt, gibt es Fälle, in denen es nicht wirkt.
Worauf kann ich mich nun verlassen?
Du siehst wie ritualisiert das Ganze ist.
gruß
dutchie
