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Hallo,kurz zur Sache und was ich mache:
Ich studiere Bioinformatik und möchte mein Diplom in einer QM-Abteilung schreiben. In dieser Firma müssen 1% der Produkte einer Qualitätskontrolle unterzogen werden und au�erdem die Wurzel der hergestellten Präparate multipliziert mit 0,4 eine Sterilitätsprüfung durchlaufen.
Mein Diplomstitel lautet: "Erstellung eines statistischen Modells zur Ermittlung der Stichprobengrö�e bei der Qualitätskontrolle von Blutkomponenten"
Und die Aufgabe sieht vorlgendermaÃ?en aus:
"Aufgrund der über Jahre vorliegenden, teilweise mehrere tausend Datensätze umfassenden Untersuchungsergebnisse ist es denkbar, dass wir Produkte "sparen" könnten, da wir teilweise eine Reduktion des Stichprobenumfanges auf Grund der sehr häufig innerhalb der Spezifikation liegenden Ergebnisse bei Nutzung statistischer Methoden erwarten. Von dieser Hypothese ausgehend wünschen wir uns ein universelles Modell, in dem die Ergebnisse bisher durchgeführter Untersuchungen sowie die Anzahl der untersuchten Produkte eingehen und als Ergebnis die notwendige Stichprobenzahl resultiert."
Durch Barbara Bredner habe ich schon einen groben Ã?berblick bekommen was ich zu tun habe.
Ich möchte mit der folgenden Formel die Stichprobengrö�e berechnen:
n = z^2_(1-a/2)*standardabweichung^2/Fehler^2
Liege ich da richtig das ich die Standardabweichung anhand meiner vorhandenen Daten berechnen kann? Mir ist auch noch nicht ganz klar was mit dem Fehler gemeint ist. Ich wei� nur, dass in der Regel mindestens 90 % der untersuchten Präparate den
Spezifikationen genügen müssen. Vielleicht gibt es ja noch andere Möglichkeiten die Stichprobengrö�e zu berechnen.
Zu den Daten kann ich noch sagen das diese zum grö�ten Teil variablen Prüfungen entsprechen.
Wenn es möglich wäre würde ich hier so viel "Input" sammeln, ich werde auch dieses Forum dankend in meiner Diplomarbeit erwähnen.
Ich nehme jeden Rat und jede Hilfestellung gerne an!
Vielen Dank
GruÃ?
Timo Alt
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geändert von - Barbara on 10/08/2007 07:42:04
geändert von - alttimo on 10/08/2007 14:24:01
Antworten:
Hallo Timo,
willkommen im Forum :-)
Das e in der Formel bzw. der Fehler steht für den Effekt, den Du entdecken willst. Wenn Du z. B. einen üblichen Wert (Mittelwert) von 2 hast und einen Grenzwert von 5, dann ist e = 5-2 = 3.
Die Standardabweichung und den Mittelwert bestimmst Du aus den vorhandenen Daten. Sinnvoll ist auch zu schauen, ob die Daten normalverteilt sind (sonst funktioniert die Abschätzung des Stichprobenumfangs mit der obigen Formel nicht so wirklich gut).
Viele Grüße
Barbara
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Ich fühle, dass Kleinigkeiten die Summe des Lebens ausmachen.
(Charles Dickens, Schriftsteller)
Hallo,
ok die Überprüfung auf Normalverteilung werde ich machen.
Ein Frage hab ich aber noch, was genau meinst du mit dem Grenzwert?
Bei meinen Parametern sind zwei Werte angegeben einen höchst Wert und einen tiefst Wert derjeweils nicht überschritten werden darf.
Oder meinst Du einen Mittelwert um den sich die Werte aufhalten sollen?
Hallo Timo,
also:
Du hast einen mittleren Wert, z. B. x und dann noch zwei Spezifikationsgrenzen USG und OSG (Untere und Obere SpezifikationsGrenze).
Damit gibt es zwei Abstände (Fehler, Effekte), die bei der Prüfung spannend sind:
e_1 = x-USG
e_2 = OSG-x
Je kleiner der Abstand e, desto mehr Prüfteile musst Du untersuchen. Du nimmst deshalb für die Berechnung des benötigten Stichprobenumfangs den kleineren der beiden Abstände e_1 und e_2. Der kommt dann unter den Bruchstrich in der Formel.
Was ich bei Deiner Formel etwas bedenklich finde ist, dass Du in Deiner Formel nur das Risiko für den Fehler 1. Art alpha (a) drinhast.
Sinnvoller ist es, beide Risiken alpha und beta getrennt voneinander festzulegen. Denn bei Euch ist ggf. ein Fehlalarm (Fehler 1. Art alpha) nicht so schlimm wie eine Prüfung, bei der ein vorhandener Mangel nicht entdeckt wird (Fehler 2. Art beta). Eine Formel dafür findest Du z. B. im [url="http://www.amazon.de/Statistik-Lehr-Handbuch-angewandten-Statistik/dp/3486578901/ref=pd_bbs_sr_1/302-9622571-7289664?ie=UTF8&s=books&qid=1186750448&sr=8-1"]Hartung[/url] oder [url="http://www.amazon.de/Bestimmung-Stichprobenumfangs-Oldenbourg-Handb%C3%BCcher-Statistik/dp/3486245139/ref=sr_11_1/302-9622571-7289664?ie=UTF8&qid=1186750527&sr=11-1"]Bock[/url].
Details zu den Risiken alpha und beta findest Du hier im Forum über die Suche-Funktion.
Viele Grüße
Barbara
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Hallo nochmal,
also wäre es besser die Formel so zu verwenden:
n = (z_(1-alpha)-z_beta)^2*standardabweichung^2/Fehler^2
ansonsten schönes Wochenende
lieben Gruß
Timo
Hallo Timo,
also wenn ich mal meinen Korinthen-Kacker-Modus einschalte, dann ist das die Formel:
n >= [ (z_(1-alpha/2)-z_(1-beta))*S / e ]²
wenn ich mich in zwei Richtungen (nach oben und unten absichern will) und
n >= [ (z_(1-alpha)-z_(1-beta))*S / e ]²
wenn ich nur eine Spezifikationsgrenze (oben ODER unten) habe.
Die Buchstaben bedeuten:
n benötigte Anzahl Prüfteile / Stichprobenumfang
S Standardabweichung,
z Quantil der Standardnormalverteilung N(0,1)
alpha Risiko für Fehlalarm, Fehler 1. Art
beta Risiko für kein Alarm trotz mangelhafter Qualität, Fehler 2. Art
e Effekt der entdeckt werden soll, z. B. Abstand zur Spezifikationsgrenze
Viele Grüße
Barbara
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(Charles Dickens, Schriftsteller)
Hallo,
wie bestimme ich die alpha und beta quantile, kann ich diese anhand der aussage:
"In der Regel müssen mindestens 90 % der untersuchten Präparate den
Spezifikationen genügen." b
bestimmen. Dann wäre Alpha 10% und somit mein Z_(1-a/2) = 1,645
und mein z_(1-b) = -1,645.
oder gehe ich da falsch an die sache heran
gruß
Hallo Timo,
alpha und beta sind die Risiken, die Ihr bereit seid zu tragen und haben *nichts* mit der Spezifikation zu tun, sondern mit der Sicherheit Eurer Prüfung.
Eine Stichprobenprüfung birgt immer ein Risiko, schließlich schaust Du Dir nur einen Teil der Produktion an und weißt deshalb nicht alles.
Beide Risiken werden von Euch festgelegt, je nachdem, wie sicher Ihr Euch für die Prüfung sein wollt/müsst. Wenn Ihr sagt, dass für Euch ein alpha von 5 % in Ordnung ist, dann ist alpha/2=0,05/2=0,025 (z. B. in Excel =NORMINV(0,025;0;1) = -1,96). Genauso wird beta nach den Anforderungen an die Prüf- bzw. Entscheidungs-Sicherheit festgelegt. (Wie schon geschrieben, Details zu alpha und beta findest Du über die Suche-Funktion.)
Viele Grüße
Barbara
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Hallo ich bins wieder,
ich habe mir das Buch von Bock organisiert und durchgearbeitet.
Ich habe soweit auch alles verstanden und mit meinem Betreuer besprochen.
Jetzt stellt sich mir die Frage, der Prozess wird mit der berechneten Stichprobengröße
überwacht. Kann ich dies mit einer OC-Kurve machen? Was ist wenn bemerkt wird das der Prozess instabil wird, muss man
dann die Stichprobengröße wieder höher setzen? Oder wie reagiert man dann?
Ich habe noch ein Buch gefunden in dem die Formel erklärt wird, da ist noch eine Formel dabei die ich nicht ganz verstehe und auch nicht erklärt wird. Man berechnet damit A (Grenzwert für den Ablehnungsbereich)
A = µ_0 + z_(1-a)* σ/sqrt(n)
Was kann ich damit anfangen? Die Formel wird im Zusammenhang mit der Formel zur
Stichprobengröße genannt.
Lieben Gruß
Timo
Hallo Timo,
wenn Du eine SPC machst, dann gehtst Du davon aus, dass Du den Prozess unter Kontrolle hast. Wenn der Prozess unter Kontrolle ist, hat er bestimmte stabile Eigenschaften (z. B. stabiler Mittelwert und stabile Streuung).
Stellst Du jetzt fest, dass es eine Abweichung vom erwarteten Verhalten gibt, dann muss es dafür einen Grund geben, d. h. der Prozess hat sich geändert. Damit der Prozess wieder unter Kontrolle ist, musst Du die Änderung identifizieren (heiße Kandidaten: Materialwechsel, Lieferantenwechsel, Wartung / Umbau) und wieder einen stabilen Zustand finden.
SPC ist eine ständige bzw. laufende Überwachung. Wenn Du eine Stichprobenprüfung machst, dann wird das zwar auch immer wieder gemacht, allerdings wird dabei ausschließlich das aktuelle Prüfergebnis betrachtet (bei SPC siehst Du z. B. in der Regelkarte auch die vorhergehenden Ergebnisse).
Um festzulegen, wie viele Teile Du für eine Stichprobenprüfung testen musst, ist die obigen Formel mit den Quantilen und alpha und beta.
Bei SPC werden vorwiegend natürliche Intervalle und die dazu gehörenden Prüfergebnisse verwendet, z. B. Messwerte pro Tag in einer Gruppe. Diese Tages-Kennzahl wird dann über die Zeit überwacht.
Die OC-Kurve (auch OC-Funktion, Güte, Power) ist 1-beta (das beta für die Stichprobenprüfung). Die OC gibt an, wie hoch das Risiko für einen Fehler 2. Art ist. Sie wird verwendet, um verschiedene Verfahren hinsichtlich ihrer Güte zu beurteilen. Die OC-Funktion ist aber ungeeignet, um in einer bestimmten Mess-Situation zu sagen, ob ein Prüfteil in Ordnung oder nicht in Ordnung ist.
Die Formel, die Du als letztes angegeben hast, ist die Formel für den Vertrauensbereich des Mittelwerts, wenn die Streuung (sigma) bekannt ist. Diese Formel brauchst Du für die Entscheidung, ob eine Prüfung in Ordnung oder nicht in Ordnung ist. Den Stichprobenumfang (d. h. die Anzahl Teile, die geprüft werden muss), liefert die erste Formel.
Viele Grüße
Barbara
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(Charles Dickens, Schriftsteller)
Hallo,
ich habe noch eine Frage, bisher konnte ich alles wunderschön rechnen und bearbeiten,
aber jetzt habe ich ein Produkt bei dem nur geprüft wird steril oder nicht steril.
Wie berechne ich da e oder den Mittelwert? Muss ich da eine andere Formel benutzen?
Lieben Gruß
Timo
Hallo Timo,
Du kannst bei attributiven Prüfungen (0/1, funktioniert/funktioniert nicht, i.O./n.i.O.) keinen Mittelwert berechnen, jedenfalls keinen sinnvollen. Denn selbst wenn Du 0="nicht steril" und 1="steril" setzt, dann hättest Du rechnerisch einen Wert von z. B. 0,8 für die Sterilitäts-Prüfung, der Dir nix sagt.
Das Testverfahren, das hinter Deiner Sterilitätsprüfung steht, ist der Binomialtest. Geprüft wird, ob der Anteil nicht-steriler Prüfteile gleich einem vorgegebenen Wert ist (oder kleiner gleich, je nach Hypothese/Prüfidee).
Die Formel für den Stichprobenumfang findest Du z. B. im Boch, S. 68ff.j Das Prinzip hinter der Formel ist dasselbe wie beim Stichprobenumfang für die variable Prüfung, nur hast Du eben wegen der Binomialverteilung andere Parameter in der Formel.
Viele Grüße
Barbara
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(Charles Dickens, Schriftsteller)
Hallo,
ich bin gerade an der Ausarbeitung meiner Diplomarbeit und hatte ein Zwischengespräch mit meinem Betreuer. Er meint man kann schreiben, das bei Beta 10% (Teststärke 90%) die Sicherheit gegeben ist, dass 90% der geprüften Präparate "gut" sind.
Kann ich das so formulieren oder wäre das ein Fehler?
Hallo Timo,
das ist leider sachlich falsch.
Schau mal in diesen Thread, da hab ich das mit den Prüfungen und den Risiken ausführlich erklärt (Stichwort [url="http://www.quality-management.com/forum/topic.asp?TOPIC_ID=2743&FORUM_ID=14&CAT_ID=1&Topic_Title=Stichprobengr%F6%DFe+%2D+Wareneingangspr%FCfung&Forum_Title=Qualit%E4tsmanagement+ISO+9001%3A2000"]Feuermelder[/url] ).
Für Dich heißt das übersetzt:
beta=10% =
Das Risiko zu übersehen, dass es ein Problem mit der Lieferung gibt, beträgt 10 % bzw. in einer von 10 Prüfungen überseht Ihr ein Qualitätsproblem.
beta (und alpha) sind unabhängig davon, wie gut oder schlecht Eure Qualität tatsächlich ist. Sie geben ausschließlich das Risiko der Prüfung an.
Viele Grüße
Barbara
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Ich fühle, dass Kleinigkeiten die Summe des Lebens ausmachen.
(Charles Dickens, Schriftsteller)
hallo,
gibt es eine Möglichkeit die Stichprobengröße zu bestimmen, auch wenn keine Normalverteilung vorliegt?
gruß
Timo
Hallo Timo,
Gegenfrage: Gibt es eine Möglichkeit, Deine aktuelle Testsituation ein bisschen mehr zu beschreiben, damit ich besser verstehe, worum es geht? Danke!
Viele Grüße
Barbara
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(Charles Dickens, Schriftsteller)
Hallo,
also, ich habe meine Diplomarbeit meinem Betreuer präsentiert. Da die Formel zur Berechnung der Stichprobengröße nur bei normalverteilten Daten funktioniert, können nicht alle gemessenen Parameter berücksichtigt werden.
Ein Beispiel wäre die Anzahl von Leukozyten, habe mal ein Bild eines Histogrammes hochgeladen.
http://www.picfront.org/d/E0ZMiahP/OUTPUT0.JPG
Die Prüfung auf Nomralverteilung mit Hilfe eines Kolmogorov-Smirnov Tests zeigt, das keine Normalverteilung vorliegt.
Jetzt suche ich schon ewig nach einer Möglichkeit eine andere Formel zur Berechnung der Stichprobengröße zu finden oder eine Möglichkeit die Daten in eine Normalverteilung zu bringen (z.B. LOG) oder so. Kannst du mir da helfen?
Lieben Gruß
Timo
Hallo Timo,
53 Messwerte sind ein bisschen mager für eine Verteilungsbestimmung. Irgendwie sieht Dein Histogramm so aus, als wären da häufiger dieselben Werte eingetragen worden (der große Balken), das find ich ein bisschen merkwürdig, kann aber natürlich vorkommen. Auch da helfen mehr Messwerte und eine Validierung des Mess-Systems (die Ihr eigentlich irgendwo haben müsstet).
Ich würde einfach mal einen Biologen fragen, mit welcher Verteilung er die Leukozyten-Konzentration annähern würde bzw. mit welcher Verteilung da normalerweise gearbeitet wird.
Dann würde ich diese Verteilung in eine Normalverteilung transformieren, weil es für andere Verteilungen keine einfachen Formeln gibt. (Um genau zu sein kenne ich keine Quelle von Formeln für andere Verteilungen.) Das ist für mich also eine der seltenen Situationen, in denen Transformationen einen echten Sinn haben.
Ich würde auf jeden Fall testen, ob die transformierten Werte auch tatsächlich normalverteilt sind. Allerdings hat der Kolmogorov-Smirnov-Test eine so geringe Güte, dass Du ein geringeres Risiko eingehst, wenn Du eine Münze wirfst. (Da ist das Risiko für eine falsche Entscheidung "nur" 50 %, beim KS-Test kann das deutlich höher liegen.) Bessere Testverfahren sind der Anderson-Darling-Test, der Shapiro-Wilks/Shapiro-Francia-Test oder der Cramér-von Mises-Test.
Mit den (abgesichert) normalverteilten transformierten Werten würd ich dann den notwendigen Stichprobenumfang bestimmen.
Viele Grüße
Barbara
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(Charles Dickens, Schriftsteller)
hi,
okay vielen dank, also konnte ich bei meiner suche auch nicht so viel finden. Kannst du mir einen Tipp geben, wie ich die Daten in eine Normalverteilung transformiere?
Gruß
Timo
Hallo Timo,
kommt auf die Verteilung an. Bei der Lognormal-Verteilung läuft das über den Logarithmus (wie der Name schon sagt).
Viele Grüße
Barbara
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Ich fühle, dass Kleinigkeiten die Summe des Lebens ausmachen.
(Charles Dickens, Schriftsteller)
hi,
habe mich jetzt eingelesen. ich habe drei Möglichkeiten zur Transformation gefunden:
-die Wurzel ziehen (sqrt)
-Logarithmus
-Kehrwert
bei dem Beispiel mit den Leukos (Bild siehe oben) war mir der Logarithmus am logischsten. Aber auch nach der Transformation war laut tests keine Normalverteilung vorhanden. Die grafik jedoch hat sich gebessert. Ich habe zum Spass eine Transformation mit sqrt gemacht, da sieht die grafik noch besser aus. habe beide mal verlinkt.
log: http://picfront.de/d/StcJQQqlWW/OUTPUT2.JPG
sqrt: http://picfront.de/d/k7tQrwh0z/OUTPUT1.JPG
Was mache ich wenn auch eine Transformation nichts bringt? heißt das, ich kann keine Stichprobengröße bestimmen?
gruß
Timo
geändert von - alttimo on 05/12/2007 23:34:49
Hallo Timo,
oje, ich hatte gehofft, dass die Messwerte zu dem von Dir hochgeladenen ersten Bild nur Fake-Werte waren...
Also:
Du kannst mit den Werten a) keine zuverlässige Absicherung hinkriegen, weil es einfach zu wenig Werte sind. Für die Verteilungsbestimmung sollten es n=100 sein, da sind n=53 zu schmal. b) wirst Du bei dem Aussehen auch keine Verteilung finden, die ein gutes Transformationsergebnis liefert. Der riesige Balken in einer schmalen Klasse zusammen mit deutlich schwächer und nicht-besetzten anderen Klassen passt zu keiner Verteilung.
Damit hast Du leider die (übliche) Situation vor Dir, dass es irgendwelche systematischen Einflüsse auf die Leukozyten-Zahlen gibt, z. B. bei den Herstellungsbedingungen oder durch verschiedene Maschinen oder Laboranten oder... Durch diese Einflüsse verändern sich die Ergebnisse (hier: die Leukozyten-Zahl).
Theoretisch würde also beispielsweise für die Leukozyten eine Lognormal-Verteilung in Frage kommen. In der Praxis siehst Du, dass Einflüsse die Ergebnisse so stark verändern, dass im Ergebnis die Lognormal-Verteilung kein passendes Verteilungs-Modell ist.
Bevor Du also einen zuverlässigen Stichprobenplan aufstellen kannst, musst Du erstmal den Prozess so weit verstanden haben und seine Einflüsse kennen, dass Du das Ergebnis mathematisch beschreiben kannst.
Die einfachste Möglichkeit für die Prozess-Beschreibung ist eine Verteilungsfunktion (wie Normalverteilung, Lognormalverteilung, usw.) Wenn das nicht funktioniert, weil so eine Verteilungsfunktion nie systematische Einflüsse berücksichtigen kann, musst Du die Einflüsse finden und unter Kontrolle bringen, um wieder etwas mathematisch Beschreibbares zu kriegen.
Ganz kurz heißt das: Du hast keine Kontrolle über den Prozess. In dem Fall nutzt Dir keine Stichprobenanweisung, sondern eine Prozess-Untersuchung und -Beschreibung, um zu wissen, was im Prozess passiert.
Falls das für Deine Diplomarbeit zu spät kommt, würd ich sehr deutlich über den Absatz mit den Stichprobenberechnungen schreiben: "Achtung: Nur Theorie, nicht für die praktische Anwendung geeignet!" um zu zeigen, dass Du das theoretisch verstanden hast und anwenden könntest, wenn der Prozess unter Kontrolle wäre. Und wie der Prozess dann unter Kontrolle gebracht werden kann, kannst Du Dir ja als Thema für die Dissertation wählen :o)
Viele Grüße
Barbara
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Hallo,
ich habe meine Diplomarbeit bereits abgegeben. Jetzt ist mir aber in den letzten Tagen eine Frage durch den Kopf gegangen (die mir leider jetzt erst gekommen ist:) ). Die da wäre:
Ich benutze zu Berechnung der Stichprobengröße Daten eines Jahres, die Anzahle der Messungen sind aber auf den Monat defieniert. Jetzt meine Frage auf welchen Zeitraum bezieht sich meine Berechnung, auch auf den Monat oder aufs Jahr? Gruß
Timo
Hallo Timo,
Grundlage für die Berechnung von Stichproben-Umfängen ist *immer* ein stabiles System, d. h. ein System, was keine (signifikanten) Änderungen von Monat zu Monat zeigt.
Damit ist Dein Stichprobenumfang repräsentativ für das Gesamtsystem und es ist schnurps, ob Du Dir einen kleinen Ausschnitt anschaust (einen Monat) oder einen großen (mehrere Jahre). Du gehst davon aus, dass Du immer einen Teil ein und desselben Systems vor Dir hast.
Viele Grüße
Barbara
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Hallo,
also verstehe ich das richtig:
Grundlage Daten eines Monats => Berechnete Stichprobengröße für einen Monat.
Grundlage Daten eines Jahres => Berechnete Stichprobengröße für ein Jahr.
oder steh ich ma wieder aufm Schlauch :D
Lieben Gruß
Hallo Timo,
wenn Du ein stabiles System hast (was Du als Voraussetzung für die Berechnung von *zuverlässigen* Stichprobenumfängen brauchst), dann dürfte es keinen großen / signifikanten Unterschied zwischen den Stichprobenumfängen pro Monat und pro Jahr geben.
Denn wenn das alles aus einem stabilen System stammt, dann hast Du auch immer (in etwa) die gleichen Kennzahlen wie Mittelwert und Standardabweichung und damit auch das gleiche Ergebnis in der Formel zur Bestimmung des Stichprobenumfangs. Wenn Du die gleichen Kennzahlen in die Formel steckst, kommt auch der gleiche erforderliche Stichprobenumfang raus.
D. h.:
Sind die Stichprobenumfänge zwischen Monat und Jahr deutlich unterschiedlich, dann hast Du auch starke Unterschiede in den Kennzahlen. Damit ist das System instabil bzw. nicht vorhersagbar, d. h. Du kannst mit Deinem Stichprobenumfang keine Risiken absichern, weil Du nicht vorhersagen kannst, was morgen oder im nächsten Monat passiert.
Insofern ist es für den Stichprobenumfang egal, mit welchem Zeitraum er berechnet wurde. Er gibt Dir an wie viele Teile Du prüfen musst um zu entscheiden "System ist gleich geblieben" oder "System hat sich verändert". Ob Du nun einen Tag, eine Woche, einen Monat oder ein Jahr als Prüfintervall nimmst, ist dabei gleich bzw. hängt von der Prüfsituation ab und den Anforderungen, wie schnell eine System-Änderung entdeckt werden muss.
Viele Grüße
Barbara
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Ah danke, jetzt habe ich verstanden!
Gruß
Timo
Hi,
ich bins schon wieder :D. Ich hoffe ich nerve nicht. Ich bin nochmal den Thread durchgegangen, da kam mir eine Idee. Ist es evtl. möglich, bei den nicht normalverteilten Leukozyten den Balken der nicht rein pass quasi einfach abzuschneiden und somit wieder eine Normalverteilung herzustellen?
Das Diagramm stammt von einem Produkt das Leukozytenreduziert ist, deshalb entsteht ein sollcher Balken da durch die Reduktion fast immer der gleiche Wert erreicht wird.
Ich hoffe du hast mich verstanden, worauf ich hinaus will.
Lieben Gruß
Timo
Hallo Timo,
es ist gut, wenn Du weißt, warum Deine Balken so aussehen, wie sie aussehen. Wenn Du allerdings hingehst und manuell an den Daten herumschnibbelst und für das Ergebnis eine Stichprobengröße bestimmst, dann hast Du für die reduzierte Version eine Stichprobengröße.
Damit müsstest Du auch die zu testenden Daten genauso reduzieren, um mit dieser Stichprobengröße arbeiten zu können. Das halte ich für schwierig.
Abgesehen davon hast Du so stark voneinander unterschiedliche Balken, dass - egal wie Du den größten Balken reduzierst - niemals (auch bei den transformierten Skalen) etwas herauskommt, dass kontinuierlich über die gesamte x-Skala verteilt ist. Damit wird das auch mit Balken-Reduzierung keine Normalverteilung werden.
Viele Grüße
Barbara
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Hi,
verdammt. Also kann ich mich drehen und machen wie ich will ich bekomm da kein richtiges Ergebnis? Das ist schlecht, weil bei fast jedem Produkt ein Parameter dabei ist der nicht normal verteilt ist.
Trotzdem vielen Dank
Gruß
Timo
Hallo Timo,
wenn Du ausschließlich das Endergebnis anschaust (d. h. die gemessenen Werte), dann kommst Du so nicht weiter, weil Ihr zu starke systematische Einflüsse auf das Ergebnis habt.
Neben dem Ausweg über die i.O./n.i.O.-Stichproben gibt es noch die Möglichkeit, ein geeignetes Prozess-Modell aufzustellen (-> was beeinflusst die Leukozyten-Konzentration) und damit den Prozess transparent zu kriegen und die Leukozyten-Zahlen im Griff zu haben. Dafür könntest Du noch eine zweite Diplomarbeit schreiben ;-)
Viele Grüße
Barbara
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