Deutsches R-Forum

Hallo,

bei meinen analytischen Bestimmungen mit Gaschroamtographie habe ich die Varianzhomogenität
meiner Kalibriermessungen überprüft.
Der Bartletttest ergibt bei 5 Kalibrierleveln und 5 Wiederholungen jeweils einen Wert von etwa 17, was durch Vergleich mit dem Chi-Wert 9,48 für P=95% bedeutet, dass die Varianzhomogenität nicht gegeben ist.
Ich weiß dass der Bartesttest Normalverteilung voraussetzt, deswegen habe ich diese mittels des Tests nach David überprüft. Demnach sind in der Tat die Messungen der Stichprobe, die dem kleinsten Level entspricht nicht normalverteilt.
Gemäß dem Trendtest nach Neumann und Ausreißer Test nach Dean - Dixon gibt es weder Ausreißer noch einen Trend.

Da der Bartlettest eine Normalverteilung voraussetzt, habe ich den Levene Test ausprobiert.
Wie erfolgt mit Excel der Vergleich mit dem F-Test?
Ich bin zwar nicht sehr vertraut mit dem F-Test, aber er scheint sich nur jeweils auf zwei Stichproben zu beziehen.
Wie kann ich F(k-1, n-k) - also für k - 1 Freiheitsgrade und n - k (Gesamtanzahl der Messungen - Anzahl der Stichproben bei jeweils P=0,95 und P= 0,99 berechnen, um den Wert mit dem Ergebnis des Levene-Testes vergleichen zu können?
Der Shapiro-Wilk-Test hat für zwei andere der 5 Stichproben keine Normalverteilung ermittelt, während der Test nach David dort eine Normalverteilung ermittelt.
Ich möchte irgendwelche experimentellen Probleme, die für diese nicht vorhandene Normalverteilung und Varianzhomogenität verantwortlich sein könnten, ausschließen.
Für die Stichprobe mit den kleinsten Messwerten könnte ich mir einen Einfluss des Signalrauschens vorstellen, was das Ergebnis des Tests nach David erklären könnte, da dort nur die Stichprobe mit den kleinsten Konzentrationen nicht normal verteilt ist..
Die Ergebnisse des Shapiro-Wilk-Tests kann ich mir jedoch gar nicht erklären.

Was ist ein größeres Problem - der Mangel an Varianzhomogenität oder die nicht vorhandene Normalverteilung? Angesichts des Mangels eines Trends und Ausreißers, was bedeutet eine nicht vorhandene Varianzhomogenität praktisch?
Was ist der verlässlichere Test? Was könnte ich tun?

Tommy7571

Was hat das mit R zu tun?

R ist besser als Excel für Statistik.

Hallo Thommy,

das klingt jetzt alles recht aufgeregt. Ohne Kenntnisse in Gaschromatographie ist das alles im Detail schwer zu durchschauen. Tatsache ist, dass im Leben nichts wirklich normalverteilt ist, die Varianzen verschiedener Vorgaenge nie wirklich gleich sind und wenn sie es dann doch mal sind, dann sind Fehler erster Art bei statistischen Tests nicht wirklich selten.
Du darfst also erstmal tief durchatmen und musst nicht gleich verzweifeln. Dann solltest Du Dir ueberlegen, ob es leichter ist, in einem Gaschromatographieforum die Statistik zu klaeren oder in einem Statistikforum die Gaschromatographie zu erklaeren. Fast aussichtslos ist es hingegen, in einem R-Forum eine Excelfrage zu stellen.

LG,
Bernhard

Hallo Thommy,

ich denke, bigben hat recht. Wenn ich an meine GC-Erfahrung (ist schon ein paare Jahre her) zurückdenke und

... ergibt bei 5 Kalibrierleveln und 5 Wiederholungen jeweils einen Wert von etwa 17, was...

fällt mir sofort die Linearität des Detektors ein. Daneben fällt mir noch eine Normierung der Signale ein. Wenn die Gehaltsunterschiede Deiner Kalibriersubstanz groß sind, spielt neben der Linearität auch die Form des Peaks eine Rolle. Aber daran hast Du bestimmt gedacht, deswegen kannst Du meine 2-Cent direkt wieder vergessen...!

bigben hat geschrieben: So Apr 21, 2019 12:13 am das klingt jetzt alles recht aufgeregt. Ohne Kenntnisse in Gaschromatographie ist das alles im Detail schwer zu durchschauen. Tatsache ist, dass im Leben nichts wirklich normalverteilt ist, die Varianzen verschiedener Vorgaenge nie wirklich gleich sind und wenn sie es dann doch mal sind, dann sind Fehler erster Art bei statistischen Tests nicht wirklich selten. Du darfst also erstmal tief durchatmen und musst nicht gleich verzweifeln. Dann solltest Du Dir ueberlegen, ob es leichter ist, in einem Gaschromatographieforum die Statistik zu klaeren oder in einem Statistikforum die Gaschromatographie zu erklaeren. Fast aussichtslos ist es hingegen, in einem R-Forum eine Excelfrage zu stellen.

Danke, in der Tat hatte ich es etwas eilig, das schnel zu klären. Davon hängt meine weitere Vorgehensweise ab.
Außerdem hatte ich schon in einem anderen Forum gefragt, ohne eine Antwort zu erhalten.
Ein GC-Forum hatte ich noch nicht gefunden, es ging mir hier auch erst mal um den statistischen Aspekt bzw. die Verlässlichkeit und Güte der Tests. Das Problem mit Excel hatte sich so ergeben und ohne dass ich es bemerkt hatte, war ich wohl etwas abgeschweift mit meiner Frage. Glücklicherweise hatte sich die Excelfrage allerdings mittlerweile geklärt.

Thommy7571

student hat geschrieben: So Apr 21, 2019 10:10 am ich denke, bigben hat recht. Wenn ich an meine GC-Erfahrung (ist schon ein paare Jahre her) zurückdenke und fällt mir sofort die Linearität desDetektors ein.

Das kann nicht das Problem sein, weil wie gesagt kein Aureißer vorhanden ist.

Daneben fällt mir noch eine Normierung der Signale ein.

Zugegeben, das hatte ich nicht erwähnt: Das Signal ist bereits durch einen internen Standard normiert, um Differenzen des Injektionsvolumens auszugleichen.

Wenn die Gehaltsunterschiede Deiner Kalibriersubstanz groß sind, spielt neben der Linearität auch die Form des Peaks eine Rolle. Aber daran hast Du bestimmt gedacht, deswegen kannst Du meine 2-Cent direkt wieder vergessen...!

Bei allen Peaks wurde sorgfältig darauf geachtet, dass die Peaks möglichst symmetrisch sind. Es kann allerdings sein, dass sie nicht immer perfekt ist.
Könnte denn letzteres die Normalverteilung des Signals beeinflussen? Falls ja, werde ich mal versuchen eine Abhängigkeit vom Lösungsmittel und der Polarität des Analyten untersuchen. Das ist eine gute Anregung. Der Grund für meine Unruhe ist, dass es sich zum Teil um zersetzliche Substnazen handelt. Daher versuche ich mit allen erdenklichen Methoden sicherstellen, dass keine meiner statistischen Unregelmäßigkeiten damit zusammenhängt.

Vielen Dank für die Idee!

Grüße

Thomas

Hallo Thomas,

abschließend von mir zu Punkt Linearität:

... weil wie gesagt kein Aureißer vorhanden...

Linearität hat nichts mit Ausreißer zu tun!

Hallo,

ja da habe ich "des Detektors" überlesen.
Wenn ich eine falsche Abhängigkeit angenommen hätte, linear statt parabolisch zum Beispiel, führt das natürlich zwangsläufig zu Ausreißern.
Mir ist klar, dass die der Linearitätsbereich des Detektors nicht überschritten werden darf. Das ist aber auch nicht der Fall.
Dann würde ja zum Beispiel oben eine Abflachung der Kurve erfolgen.
Es gibt aber keinen Trend oder wirklich nennenswerte Abweichungen:

Ich habe mal im Anhang ein Beispiel für eine lineare Regression mit den Ergebnissen der tests beigefügt.
Alle Messungen sehen etwa so aus bezüglich der Korrelationsgüte.
Beinahe wäre ich geneigt zu sagen, dass die Ergebnisse der Tests (Normalverteilung nach David, Neumanntrendtest) normal verteilt sind...
Jedenfalls ergibt sich nicht nur bei den temperaturempfindlichen Substanzen dieses Problem, sondern auch bei den anderen.
Aber das wäre noch zu überprüfen... Ein Trend ist nicht erkennbar, aber ich könnte die Ergebnisse noch einmal genauer analysieren...

Natürlich kann ich nicht ausschließen, dass es noch andere Einflüsse gibt (das wäre möglich), aber wie gesagt an der thermischen Empfindlichkeit kann es nicht liegen.
Trotzdem hätte ich natürlich gerne diesbezüglich einwandfreie Ergebnisse. Wenn ich das veröffentlichen will, wäre es besser eine Erklärung zu haben...Wäre natürlich top, aber muss ich natürlich nicht unbedingt...
ansosnten würe ich da auch gerne was bezüglich der Güte der statistischen Tests dazulernen. Schließlich müssen die ja für irgendetwas gut sein...

Thommy7571