chi-quadrat-test (und genkopplung) wer kennt sich aus?

halloah

 

ich brauche mal dringend hilfe bezüglich dem oben genannten statistik kram.

 

wir haben unlängst pflanzen untersucht. davon hatten wir zwei merkmale mit je zwei unterscheidungen.

 

die erste untersuchung hieß "vrs1":

 

40* merkmal A + 54*merkmal B = 94 total

 

die andere hieß "nud":

 

47*A + 47*B = 94 total

 

------------------

3 freiheitsgrade, p=0.95, p=0,99

 

 

 

ich komme beim chi2-test auf 2,08irgendwas und würde sagen, dass die hypothese wie folgt lautet:

 

H0: vrs1 = nud

zwischen den beiden gruppen besteht kein unterschied

 

irgendwo ist da aber ein haken glaub ich. müsste ich da auf 2 verschiedene ch2 kommen? woran erkennt man schnell nochmal ob chi2 innerhalb der abweichungen liegt.

 

und wie kann ich dann weiters noch aus den ergebnissen ableiten, ob diese gene (vrs1 und nud) gekoppelt sind? :f:

 

danke für (hoffentlich) anworten

 

greets

halloah

 

ich brauche mal dringend hilfe bezüglich dem oben genannten statistik kram.

 

wir haben unlängst pflanzen untersucht. davon hatten wir zwei merkmale mit je zwei unterscheidungen.

 

die erste untersuchung hieß "vrs1":

 

40* merkmal A + 54*merkmal B = 94 total

 

die andere hieß "nud":

 

47*A + 47*B = 94 total

 

------------------

3 freiheitsgrade, p=0.95, p=0,99

 

 

 

ich komme beim chi2-test auf 2,08irgendwas und würde sagen, dass die hypothese wie folgt lautet:

 

H0: vrs1 = nud

zwischen den beiden gruppen besteht kein unterschied

 

irgendwo ist da aber ein haken glaub ich. müsste ich da auf 2 verschiedene ch2 kommen? woran erkennt man schnell nochmal ob chi2 innerhalb der abweichungen liegt.

 

und wie kann ich dann weiters noch aus den ergebnissen ableiten, ob diese gene (vrs1 und nud) gekoppelt sind? :f:

 

danke für (hoffentlich) anworten

 

greets

Ich würde mal meinen, deine 0-Hypothese ist falsch, weil es geht nicht um die Untersuchungen, sondern um das Ergebnis.

Zudem testest du mit dem Chi-Quadrat-Test nur, ob du die 0-Hypothese annehmen kannst (und mit welcher Fehler-wk) oder verwerfen mußt.

 

Weiters könntest du eine Korrelationsanalyse machen bzw. mittels Regressionanalyse weitere - möglicherweise - interessante Zusammenhänge eruieren.

 

Aber: natürlich alles ohne Gewähr! Statistik ist schon a Zeitl her bei mir und ich misse diese Zeit überhaupt nicht!

... hast Du einen freiheitsgrad (und ned 3), chi(0.005) ist da 3.4, chi(0.001) ist 6,irgendwas.

 

nullhypothese: kein unterschied, schwankung gegen die absoluthäufigkeit ist im rahmen der binomialverteilung statistisch

-> chi^2 kleiner als chi(krit)

 

wennst die kreuztabelles aufschreibst, wird eh klar ...

lg

birki

Hallo!!!

 

nützliche Seite: http://www.alexanderveit.com

 

dann unter Soziologie hineingehen

 

dann findest du unter dem 2. Abschnitt Tabellenanalyse, hier kannst dann das was du brauchst herunterladen!!

 

VIEL GLÜCK!!

 

LG Ronald

noch was:

 

denn Vergleichswert musst du in einer Tabelle nachschauen!!

Ich versteh überhaupt nyx, könnt ma vielleicht des Bikeboard wieder auf die deutsche Sprache umstellen ?

danke, für eure hilfreichen antworten!

 

Birki, das muss ich jetzt gleich mal nachrechnen....

 

 

Weiters könntest du eine Korrelationsanalyse machen bzw. mittels Regressionanalyse weitere - möglicherweise - interessante Zusammenhänge eruieren...

 

jaja, aber wir wollen mal nicht übertreiben

 

der Prof hat geschrieben, dass wir das mit dem chi2-test überprüfen sollen und mit 3 freiheitsgraden (sonst wär ich gar nicht auf die idee gekommen und eigentlich ist es mir eh schon peinlich genug, dass ich auf statistik damals ziemlich gut abgeschnitten hab und mich nimma erinnern kann

 

...die nullhypothese kömma untern tisch kehren...

 

@Ronni: jö, toll danke für den link! und da findet man ja auch wieder was über mein geliebtes SPSS :love: wenn man die suchfunktion quält ist es ja nicht gerade einfach, was übersichtliches zu dem thema zu finden und meine eigenen unterlagen hab ich nicht bei der hand.

Birki, das muss ich jetzt gleich mal nachrechnen....

... ich wage ja nur anzumerken, dass Du nur einen freiheitsgrad in einer 2x2 kreuztabelle hast ...

@Matthias: der korrelationskoeffizient nach Pearson ist modulo eines skalenfaktors die steigung der regressionsgeraden ... wenn man also einen linearen zusammenhang vermutet (und mehr wirds bei einer binomialverteilung ned spielen), dann ist das äquivalent ...

lg

birki

... ich wage ja nur anzumerken, dass Du nur einen freiheitsgrad in einer 2x2 kreuztabelle hast ...

 

ja, kam mir auch komisch vor. ist aber mein fehler und weiss auch schon warum, weil wir 2 elternteile mit je 2 merkmalen (also insgesamt 4 merkmale, dann hamma also 3 freiheitsgrade) gekreuzt haben. jøss, und da fehlen mir jetzt wieder die daten.... *gleich-mal-nachschauen-muss*

 

pffff... und das nennt läuft unter dem decknamen pflanzenzucht

Kenn mi zwar überhaupt net aus in Statistik könnte dir aber sagen warum du damals so gut abgeschnitten hast!

so wie ich das sehe und wie du das geschildert hast, hast du trotzdem nur 2 Merkmale, die jeweils 2fach gestuft sind. ist also ein klassischer fall für ein 4-felder-chi-quadrat.

damit hast automatisch wie der birki schon erwähnt hat nur 1 freiheitsgrad.

 

du untersuchst doch trotzdem nur zwei gruppen (nud und vrs1), oder?

ja, du hast recht

 

ich kenn' mich mittlerweile gar nimma aus :f:

 

hab die dateien mal angehängt. aber qualität ist leider schlecht. vielleicht hat ja wer lust, sich damit zu spielen?

 

 

@Rossl: jaja, das lag sicher daran :devil:

mein ungarisch(?) is leider noch schlechter als meine statistikkenntnisse ....

 

mal eine frage: sind die zwei untersuchungen voneinander unabhängig, d.h. eine untersuchung an 94 pflanzerln und eine zweite untersuchung an 94 pflanzerln (also insgesamt 188) pflanzerln oder wurden 94 pflanzerln zweimal untersucht und geschaut, ob sich was verändert hat?

 

oder geht´s gleich darum, 4 versch. unabhängige gruppen zu betrachten (vrs1A, vrs1B, nudA, nudB) mit dem ziel zu wissen, ob sie sich in der anzahl signifikant unterscheiden?

in dem fall wär nämlich df=3.

mein ungarisch(?) is leider noch schlechter als meine statistikkenntnisse ....

Uiuiui, alkfred... Ungarisch? Ich spreche zwar keine 5 Sprachen, sehe aber auf den ersten Blick, dass das kein Ungarisch ist. Die Ringerln über dem a z.B. deuten doch klar auf eine skandinavische Sprache hin.

 

Sorry für das kurze Offtopic.

Uiuiui, alkfred... Ungarisch? Ich spreche zwar keine 5 Sprachen, sehe aber auf den ersten Blick, dass das kein Ungarisch ist. Die Ringerln über dem a z.B. deuten doch klar auf eine skandinavische Sprache hin.

 

Sorry für das kurze Offtopic.

 

jetzt weißt, wieso i net sprachen studier

mal eine frage: sind die zwei untersuchungen voneinander unabhängig, d.h. eine untersuchung an 94 pflanzerln und eine zweite untersuchung an 94 pflanzerln (also insgesamt 188) pflanzerln oder wurden 94 pflanzerln zweimal untersucht und geschaut, ob sich was verändert hat?

 

oder geht´s gleich darum, 4 versch. unabhängige gruppen zu betrachten (vrs1A, vrs1B, nudA, nudB) mit dem ziel zu wissen, ob sie sich in der anzahl signifikant unterscheiden?

in dem fall wär nämlich df=3.

hmmm ... bist Dir sicher? ist die unabhängigkeit der stichprobe so wie Du es darstellst ned nur beim t-test relevant, und wäre der chi^2 test dann nicht einfach unangebracht ??? ich bin jetzt verunsichert ...

lg

birki

hmmm ... bist Dir sicher? ist die unabhängigkeit der stichprobe so wie Du es darstellst ned nur beim t-test relevant, und wäre der chi^2 test dann nicht einfach unangebracht ??? ich bin jetzt verunsichert ...

lg

birki

 

wenn die gleiche stichprobe zweimal auf veränderung eines merkmals (das zweifach gestuft ist) getestet wird, kannst bzw. mußt einen mcnemar-test rechnen.

es ist allerdings die fragestellung der veränderung entscheident, also ob sich was von der ersten untersuchung zur zweiten getan hat.

da ich mich mit dem ganzen gen-klumpat net auskenn, weiß i leider über die theoretischen hintergründe und daher über die fragestellung nix.

drum is halt schwer abzuschätzen, welches verfahren jetzt das richtige is...

 

grunsätzlich is meines wissens die abhängigkeit bzw. unabhängigkeit von stichproben (messungen) immer relevant, egal welches skaleniveau gegeben ist.

hab einmal so a schöne tafel ghabt, wo alle verfahren so baumdiagrammäßig oben waren, weiß aber nimmer wo ich´s hingetan hab

wenn die gleiche stichprobe zweimal auf veränderung eines merkmals (das zweifach gestuft ist) getestet wird, kannst bzw. mußt einen mcnemar-test rechnen.

sers!

bin ja kein statistiker, aber irgendsowas hab ich auch im hinterkopferl. der chi^2 kann in so einem fall ja nicht angebracht sein - weil man ja nicht von binomialverteilten grössen ausgehen könnte, oder?

 

skaleninvarianz ist immer gegeben, da eine skalierung ja eine stetige und monotone trafo ist. in dem fall ändert sich auch der Pearson - korrelationskoeffizient nicht (ein rangkorrelationskoeffizient sowieso nicht)

 

vielleicht sollt ma aufhören, die halten uns alle schon für urdeppat

lg

birki

die stichproben sind voneinander unabhängig. und A ist dominant über B, das heisst, dass B nicht ausgedrückt wird sobald ein A da ist. (also wenn eine pflanze AA hat, ist sie grün (zum beispiel), wenn sie AB hat ist sie auch grün (weil A B unterdrückt) aber wenn sie BB hat, ist sie blau)

 

was in der statistik dann heissen würde, dass wir nur 2 merkmale haben vrs1 und nud - voneinander unabhängig. also doch nur 1 freiheitsgrad...

 

ich trau mich eigentlich nicht, dem prof reinzudrücken, dass da ein chi2-test nicht angebracht sei

 

um das sprachmysterium aufzuklären: es ist norwegisch

 

so, und jetzt musste das schon meine ganze WG ausprobieren und alle kamen auf ein anderes ergebnis :s:

 

danke trotzdem!

 

sers!

bin ja kein statistiker, aber irgendsowas hab ich auch im hinterkopferl. der chi^2 kann in so einem fall ja nicht angebracht sein - weil man ja nicht von binomialverteilten grössen ausgehen könnte, oder?

 

skaleninvarianz ist immer gegeben, da eine skalierung ja eine stetige und monotone trafo ist. in dem fall ändert sich auch der Pearson - korrelationskoeffizient nicht (ein rangkorrelationskoeffizient sowieso nicht)

 

vielleicht sollt ma aufhören, die halten uns alle schon für urdeppat

lg

birki

 

 

bei mir is die statistik auch schon länger her und i gib nur das wieder, was mein schlaues büchlein drüber sagt(bin praktisch der reine werkzeuganwender)

frei nach dem motto: was hamma da ? (skalenniveau, verteilung) was woll ma wissen ? (fragestellung, wie viele variablen und ausprägungen) was müß ma dafür rechnen?

qui-quadrat kannst ja meines wissens nahezu immer rechnen, sofern ein paar minimalforderungen erfüllt sind (sogar, wenn´s andere "bessere" tests gibt).

 

in dem fall hier kannst sicher irgendein chi-quadrat-verfahren rechnen. die frage ist nur welches?

@scaya:

 

vorsicht: bei einem 4-feld-chi-quadrat, ist nicht vrs1 und nud je ein merkmal, sondern 2 merkmalsausprägungen vom merkmal "untersuchung". das zweite merkmal ist (ich nenn´s mal so) "vorkommen", mit den ausprägungen a und b.

mit einem 4 felder qui quadrat schaust nach ob die 4 "gschichten" voneinander stochastisch unabhängig sind, soll heißen ob "untersuchung" und "vorkommen" voneinader unabhängig sind.

 

so jetzt raucht ma da schädel, i geh fernsehen...

die stichproben sind voneinander unabhängig....

was in der statistik dann heissen würde, dass wir nur 2 merkmale haben vrs1 und nud - voneinander unabhängig. also doch nur 1 freiheitsgrad...

 

ich trau mich eigentlich nicht, dem prof reinzudrücken, dass da ein chi2-test nicht angebracht sei

... er ist eh angebracht ... unangebrcht wäre er, wenn die beiden merkmale von derselben stichprobe kommen würden, also:

pflanze a hat entweder merkmal a oder b

pflanze a hat entweder merkmal c oder d

... dann wären die stichproben voneinander abhängig, weil eine pflanze zweimal gewertet werden könnte. das geht dann im chi^2 ned ...

... glaub i ...

lg

birki