Wenn ich das richtig herauslese, dann gehen wir beide korrekterweise von der Standard-Vierfeldertafel aus. Wenn der Test die Alternativhypothese als korrekt anzeigt und diese in der Wirklichkeit ebenso zutrifft, dann ist die Wahrscheinlichkeit dafür 1-β und damit eine richtige Entscheidung. Der beschriebene Fall α = 5%, β = 95% liegt nur dann vor, wenn das Testergebnis alternativlos falsch ist. Der Test irrt also IMMER.
Ich rede von der Ersten Tabelle auf dieser Seite: http://de.wikipedia.org/wiki/Fehler_1._Art
also nehme ich an das wir vom selben Reden... (Vierfeldtafeln = Kontingenztafeln sind aber was anderes...)
Wenn ich H0 ablehne und H1 annehme mache ich den Fehler β, die Wahrscheinlichkeit das die Entscheidung richtig ist, ist 1-β ja.
Allerdings ist zu hoffen, dass wenn α=5%, β≠95%.
Das ist der Punkt von dem ich die ganze Zeit rede, α und β sind nur über die Bedindung, dass die Summe MAXIMAL 1 ist verknüpft. Sie können theoretisch jeden Wert zwischen 0 und 1 annehmen. Und durch viele Stichproben kann beide Werte niedrig bekommen also zB α und β auf 5 oder 10%.
Der t-Test wird zweiseitig sein. Unter anderem werde ich den p-Wert und das Konfidenzintervall bestimmen.
Was für einen t-Test willst du überhaupt rechnen? Gehst du davon aus das die σ gleich sind oder unterschiedlich. Ich habe gelernt immer davon aus zu gehen das zweites der Fall ist und einen Welch test zu rechnen...
Ja und nein. Meine Aussage hat sich darauf bezogen, dass für einen erfolgreichen t-Test ein großer Unterschied zwischen den Mittelwerten vorliegen sollte. Dabei möchte ich auf die Prüfgröße hinweisen, in die die Mittelwerte entscheidend einfließen.
Da muss ich dir wiedersprechen, es nutzt dir der größte Unterschied der Mittelwerte nichts wenn du große Standartabweichungen hast. Man muss immer alle Parameter der Berechnung bedenken, die std geht genauso entscheidend in die Berechnung ein wie der Mittelwert. Und aufgrund meiner Erfahrung vom letztem Jahr, ich habe drei Lasius niger Kolonien gründen lassen, wird die Standardabweichung Gruppenintern groß sein. Ich habe bei gleicher Behandlung am Ende der Saison unterschiede in der Koloniegröße von mehr als 100% von der kleinsten auf die größte gehabt. Ich nehme an das wird mit vielen Kolonien nicht anders sein.
Welche Parameter willst du eigentlich auswerten?
Danke jedenfalls für Deine Zweifel, dadurch überarbeite ich meine Vorgehensweise.
Das ich mich für diesen Test entschieden habe liegt darin begründet, dass ich innerhalb der Ameisenhaltung eine Antwort auf die gestellte Frage suche. Quasi von Ameisenhaltern für Ameisenhalter. Deshalb keine wissenschaftliche Validität.
Ähm... Das was wir rausbekommen ist, das einen Unterschied gibt, das es keinen gibt oder wir keine Aussage darüber treffen können.
Was ist für dich wissenschaftliche Validät? Das die Aussage die wir machen auch stimmt? Oder versteh ich grad was falsch.
Was ich gerne verhindern will ist, dass am Ende vom Experiment raus kommt wir können keine Aussage treffen...
Darf ich dich fragen wie viele Leute sich bei dir schon gemeldet haben dass sie mitmachen?