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Der perfekte Fehlerbalken (the perfect error bar)

Von / 13. Februar 2010 / 4 Kommentare
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Bevor es nächste Woche im R-Kurs richtig mit statistischen Modellen losgeht ein kleiner Exkurs über Fehler-Balken (error bars): Die kleinen schwarzen Striche, die aus den fetten Blöcken von Balken-Diagrammen ragen. Wer schon immer wissen wollte, was sie uns sagen sollten, warum sie das nicht unbedingt tun und wie sie mehr aussagen könnten sollte einen Blick in mein

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werfen, oder sogar in den

.Rnw Quellcode

.

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Kommentare (4)

  1. #1 Fabio
    Februar 13, 2010

    In biochemischen Papern werden häufig Standardfehler und -abweichungen auf den Säulen eingezeichnet mit n = 3 oder 4. Ein Statistiker würde sagen, man soll doch einfach ein Scatterplot erstellen, der Biochemiker würde dazu antworten, dass es die Bestimmungen der Journals es verlangen, Intervalle zu zeichnen. Hier habe ich einen interessanten Artikel: “Versuche zur Detektion vonWirkungsunterschieden
    zwischen Potenz und gleichkonzentrierter Verdünnung” (Forsch Komplementärmed 1998;5:172-177).
    https://content.karger.com/ProdukteDB/produkte.asp?Aktion=ShowPDF&ArtikelNr=21102&Ausgabe=225783&ProduktNr=224242&filename=21102.pdf
    Die Autoren (Hochschule Hannover) haben Enzyme verdünnt (D8), einmal mit Magnetrührer, einmal homöopathisch und haben tatsächlich einen statistisch signifikanten Unterschied in der Enzymaktivität entdeckt. Interessant ist einerseits die Anzahl Messungen (n=108) und dass der Unterschied der Mittelwert extrem klein ist. Unklar ist, auf was sich n bezieht (auf Anzahl Mischungen oder Anzahl Proben einer Mischung oder Anzahl Messungen an einer Probe). Mein Verdacht: die Autoren haben so lange gemessen, bis n genügend gross ist und der Test einen P <0.01 ergibt. Ich vermute, dass sie einen Verdünnungsfehler detektiert haben. Das erstaunliche ist, dass auf einer Hochschule offenbar prinzipielle statistische Überlegungen nicht berücksichtigt wurden.
    Interessant zur Problematik Standardfehler ist das kontrovers diskutierte Buch von Ziliak und McCloskey: The Cult of Statistical Significance: How the Standard Error Costs Us Jobs, Justice, and Lives
    https://www.amazon.com/Cult-Statistical-Significance-Economics-Cognition/dp/0472050079/ref=sr_1_1?ie=UTF8&s=books&qid=1266078168&sr=8-1

    Übrigens: es sollte length(c(x,y))-1 heissen (Klammer ist wohl verrutscht).

  2. #2 ali
    Februar 13, 2010

    Wie schlimm steht es um einen, wen man den Titel dieses Posts einfach für unwiderstehlich hielt und darufklicken musste? Muss ich mir sorgen machen?

  3. #3 Emanuel Heitlinger
    Februar 14, 2010

    Halb so schlimm wie um jemanden, der seit einem halben Jahr nur noch über solche Soche posten kann 😉

    Fabio: Super! Danke! Es freut mich total, dass du sogar den Code genau genug liest um Fehler zu finden!
    Ich hätte den Code sowieso in kleinere, einzelne Funktionen unterteilen sollen, um besonders die Funktionen um die Linien zu generieren übersichtlicher zu machen.

    Es muss so wie ich das im Moment sehe sogar
    length(c(x,y))-2
    heissen, da durch das Ermitteln der beiden Mittelwerte ja schon zwei Freiheitsgrade draufgegangen sind!

    Ich korrigier das gleich.

  4. #4 CrisisMaven
    Februar 15, 2010

    Die wahrscheinlich groesste Linksammlung zur allgemeine und Wirtschaftsstatistik finden Sie in unserer Linkliste zu allen wesentlichen wirtschaftsstatistischen Quellen und Indikatoren (https://crisismaven.wordpress.com/references/). Falls Sie etwas vermissen, hinterlassen Sie gerne einen Kommentar (deutsch oder englisch).