Noter i statistik

Vælg sektion:

6.1	Introduktion
6.2	Hypotesetest - et eksempel
6.3	Princip
6.4	Signifikansniveau og fejltyper
6.5	Eksempel fortsat
6.6	t-test
6.7	t-test, 1 stikprøve
6.8	t-test, 1 stikprøve - eksempel
6.9	t-test, 2 uparrede stikprøver
6.10	Uparret t-test - eksempel
6.11	t-test, 2 parrede stikprøver
6.12	Parret eller uparret?
6.13	Enkelt- og dobbelt-sidet test
6.14	F-test
6.15	F-test - eksempel
6.16	Variansanalyse - generelt
6.17	Variansanalyse - teknikken
6.18	En- og tosidet variansanalyse
6.19	Variansanalyse - Excel
6.20	Excel - F- og t-test

Mere om hypotesetest

Hypotesetest - ikke parametrisk

Øvrige test og metoder

Metodevurdering

Statistisk kvalitetskontrol

Uddrag af metodevalidering

Tabeller

Powerpoints

Lidt matematik

F-test - eksempel

En klinisk biokemisk afdeling har to identiske analyseaapparater hvorpå der analyseres P-folat, stofk. På begge apparater køres den samme kontrol (næsten) dagligt, hvilket over en periode har givet følgende resultater (alle tal er i nmol/L):

Dato	Apparat 1	Apparat 2
15/10-2007	8,07	7,30
16/10-2007	9,25	8,77
17/10-2007	8,52	8,50
18/10-2007	8,97	8,66
22/10-2007		9,04
23/10-2007	8,00	8,07
24/10-2007	8,41	8,68
25/10-2007		8,20
29/10-2007	8,50	8,77
30/10-2007	9,99	8,93
31/10-2007		9,56
01/10-2007	8,88
02/10-2007	9,97	8,27
05/10-2007	9,43	10,6
16/10-2007	9,61	8,66
07/10-2007	9,74	9,47
08/10-2007	10,0	9,15

Man ønsker at afgøre om de to apparater kan antages at have samme analyseusikkerhed, og anvender derfor en F-test på ovenstående data.

Angiv betydningen af den spredning som kan beregnes på hver af ovenstående stikrøver:

Den intraserielle analyseusikkerhed

Repeterbarhedsusikkerheden

Dag til dag-analyseusikkerheden

Angiv variansen (dvs. kvadratet på spredningen) for automat 1 (3 betydende cifre):
Angiv variansen for automat 2 (3 betydende cifre)
Indtast den beregnede F-teststørrelse, baseret på de to varianser som angivet ovenfor (skal være mindre end 1, og med 3 betydende cifre):
Angiv p-værdien (2 betydende cifre):

Vælg den rigtige konklusion

H₀ accepteres, dvs. analyseusikkerhederne er med sikkerhed identiske.

H₀ accepteres, dvs. det kan ikke påvises at analyseusikkerhederne er forskellige

H₀ forkastes, dvs. analyseusikkerhederne er påvist at være forskellige