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Auswertung 2 Messwertreihen: Tipp
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 23:59 Fr 20.05.2016
Autor: Spencer13

Ich schreibe momentan an meiner Bacheloararbeit und wir haben das Thema Statistik in der Uni leider nie richtig gelernt. Deswegen bräuchte ich Hilfestellung.
Ich habe während eines Versuchs mit einer Zellkultur den sich stetig veränderenden Wert der Glukosekonzentration im Medium auf zwei verschiedene Arten überwacht (manuell und automatisch). Manuell habe ich den Wert einmal täglich gemessen und automatisch wurde der Wert alle 4 Stunden gemessen.
So ergeben sich nun zwei Messwertreihen mit der Glucosekonzentration gemessen über die Zeit. Es wurde nie zum gleichen Zeitpunkt gemessen.
Welche Möglichkeiten sind mir nun gegeben die Beziehung der beiden Messwertreihen zueinander aussagekräftig auszuwerten?
Über ein paar Tipps wäre ich dankbar.

Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt

        
Bezug
Auswertung 2 Messwertreihen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 22:10 Sa 21.05.2016
Autor: leduart

Hallo
wenn alle 4 Stunden gemessen wurde und sich die Konzentration dabei nicht sehr stark änderte, kannst du diese Messungen erstmal linear interpolieren und damit dendie Konzentration zum manuell gemessenen Zeitpunkt feststellen und dann vergleichen.
Ich denke das hat wenig mit Statistik zu tun,
ausserdem kannst du für die täglichen Messungen und die 4 Stündigen vielleicht eine angepasste Funktion finden und die 2 Funktionen dann vergleichen,
natürlich wäre es für einen Vergleich besser man hätte wenigstens eine zeitgleiche Messung, wenn du sonst nichts über die Genauigkeit der 2 Methoden weisst.
in welcher Richtung erwartest du denn Ergebnisse durch Statistik?
Gruß ledum

Bezug
                
Bezug
Auswertung 2 Messwertreihen: Korrekturmitteilung
Status: (Korrektur) richtig (detailiert geprüft) Status 
Datum: 21:03 Do 26.05.2016
Autor: ErikErik

Hallo,
so würde ich es auch machen. Es wäre dann noch denkbar, die Abweichung zwischen beiden Funktionen anhand des mittleren Fehlerquadrats zu quantifizieren.
https://de.wikipedia.org/wiki/Methode_der_kleinsten_Quadrate
Dazu ist für mindestens eine der beiden Kurven eine mathematische Beschreibung der interpolierenden Funktion nötig.
Viele Grüße, Erik

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Bezug
Auswertung 2 Messwertreihen: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 06:45 So 29.05.2016
Autor: HJKweseleit

Zeichne die Daten der automatischen Messung in ein Koordinatensystem mit x-Achse als Zeitachse ein. Verbinde sie "per Hand" und nach Augenmaß durch eine gemeinsame Kurve (keine Fieberzacken, sondern glatt, es müssen alle Messwerte nicht unbedingt darauf, sondern in der Nähe der Kurve liegen, und "drüber" und "drunter" sollten sich in etwa ausgleichen.

Jetzt fügst du in dieses Gebilde die manuellen Messwerte an den entsprechenden Zeitpunkten hinzu.

Sind sie visuell nicht von den anderen zu unterscheiden, so fasst du das Ganze als Zusatzmessungen auf, so, als ob sie durch eine automatische Zusatzmessung entstanden wären. Natürlich musst du sie in deiner Arbeit dann anders markieren und das Ganze korrekt als Handmessung beschreiben.

Passen sie nicht in das Automatik-Schema, verbindest du sie mit einer gesonderten Kurve und überlegst, woran das wohl liegen mag. So etwas gehört mit zur Auswertung einer Arbeit.

Falls die automatischen Werte ein sinnvolles und die manuellen Werte ein völlig abweichendes oder sinnloses Ergebnis erbringen, verschweigst du die manuelle Messung (falls sie nicht zur Aufgabenstellung gehörte), weil du dann etwas falsch gemacht hast und das Herumkauen darauf nichts bringt.

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Auswertung 2 Messwertreihen: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 10:08 Sa 11.06.2016
Autor: ErikErik

Hallo,
das ist jetzt die manuelle Lösung "nach Augenmaß". Mit statistischen Mitteln kann man dasselbe natürlich auch rechnerisch durchführen.
Beispielsweise die Interpolation (für jedes Messverfahren einzeln) würde ich mit der Methode der kleinsten Fehlerquadrate durchführen und den Vergleich der beiden Messverfahren durch die Berechnung des Abstands zwischen beiden interpolierten Funktionen.
Erik


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