Diskussion:Trennschärfe eines Tests

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Letzter Kommentar: vor 10 Monaten von Sigma^2 in Abschnitt Trennschärfe?
Zur Navigation springen Zur Suche springen
Zum Archiv
Wie wird ein Archiv angelegt?
Auf dieser Seite werden Abschnitte ab Überschriftenebene 2 automatisch archiviert, die seit 7 Tagen mit dem Baustein {{Erledigt|1=--~~~~}} versehen sind.

Power Tests

[Quelltext bearbeiten]

Ich lese in meinem unverständlichen Buch etwas wie Neyman/Pearson-Tests werden als Power-Tests bezeichnet - aber leider fehlt die Begründung. Gibt es da einen Zusammenhang? Weitere Frage ist: Wenn man sowohl eine Nullhypothese als auch Alternativhypothese besitzt, welche Bedingungen müssen erfüllt sein, um einen Power-Test durchführen zu können? Danke für die Hilfe. --Perditta 17:12, 3. Feb. 2009 (CET)Beantworten

Liegt das nicht einfach daran, dass N&P den Fehler 2. Art zulassen? Fisher hatte nur den 1. Art zugelassen, aber wer den 2. Art zulässt, kann damit automatisch die Power (= 1 - beta) bestimmen. Die Bestimmung der Power erfolgt dann im allergünstigen Fall a priori, nicht post hoc. -- 193.175.204.10 (19:37, 2. Aug. 2009 (CEST), Datum/Uhrzeit nachträglich eingefügt, siehe Hilfe:Signatur)Beantworten

Gibt es einen Beleg für die Bezeichnung Powwer-Test?

Natation

[Quelltext bearbeiten]

Was ist hier mit μ0 und μ1 gemeint? --Chrisqwq 19:58, 12. Jun 2006 (CEST)

Seit 2006 ist das von keinem der Autoren erklärt worden, obwohl und im Artikel irgendwann vom Himmel fallem. Es hängt damit zusammen, dass der gesamte Artikel daran krankt, dass er in großen Teilen von dem sehr speziellen Fall einer einfachen Nullhypothese und einer einfachen Gegenhypothese ausgeht, ohne dass dies im Artikel erläutert wird.--Sigma^2 (Diskussion) 23:44, 26. Jan. 2024 (CET)Beantworten

Äh... was?

[Quelltext bearbeiten]

Den "interessierter Laie"-Test hat dieser Artikel nicht bestanden. Mit anderen Worten: ich weiss immer noch nicht was Power ist.Soulman 06:38, 21. Feb. 2010 (CET)Beantworten

Der Artikel ist aus meiner Sicht sehr verständlich aufgebaut, sofern man die enstsprechenden Begriffe, die verwendet werden, kennt. Wenn man diese aber nicht kennt, dann macht es auch nicht viel Sinn jemandem erklären zu wollen was "Power" heisst - in diesem Fall soll die erste Zeile zur groben Erklärung dienen, und ich denke diese ist verständlich genug. --feudiable 16:46, 21. Jan. 2013 (CET)Beantworten

Power

[Quelltext bearbeiten]

"Power (englisch für Kraft...)" ist schlichtweg falsch. Kraft ist Force, Power != Force. --Galant 02:31, 11. Jan. 2011 (CET)Beantworten

Power (Leistung) = Kraft (Force) pro Zeit (Time) - Geschwindigkeit (km/h) ist ja auch nicht Entfernung (km). Die Leistung eines Motors wird in HoresPower (Leistung eines Pferdes) und nicht in HorseForce (Kraft eines Pferdes) angegeben - HorseForce wäre Drehmoment --Galant 02:56, 11. Jan. 2011 (CET)Beantworten

Trennschärfe?

[Quelltext bearbeiten]

Ich weiß nicht, wer Trennschärfe synonym mit Power verwendet. Falls dies tatsächlich viele Leute tun, so dass die Erwähnung von "Trennschärfe" als Synonym zu Power am Anfang des Artikels tatsächlich gerechtfertigt ist, so muss zumindest deutlich erwähnt werden, dass "Trennschärfe" in der Statistik auch ein vollkommen anderes Konzept bezeichnet, was rein gar nichts mit Power zu tun hat Trennschärfe (Statistik). Andernfalls trägt der erste Satz des Artikels mehr zur Verwirrung als zur Klärung des Begriffs "Power" bei. --Floreana 10.54, 23. Okt. 2014 (CET)

Ich habe den Begriff, der mir ebenfalls unbekannt ist und tatsächlich Verwechslungsgefahr hat, mal entfernt. Bei ausreichenden Belegen für die Verbreitung, kann er natürlich wieder aufgenommen werden. -- HilberTraum (d, m) 20:45, 23. Okt. 2014 (CEST)Beantworten
Welches ist denn das 'vollkommen andere Konzept in der Statistik', das als Trennschärfe bezeichnet wird? --Sigma^2 (Diskussion) 11:12, 27. Jan. 2024 (CET)Beantworten

"Aussagekraft" im ersten Satz irreführend

[Quelltext bearbeiten]

Da mich meine Studierenden darauf aufmerksam gemacht haben, dass (für Laien) die Unterscheidung zwischen Effektgröße/Effektstärke und Teststärke unscharf ist, möchte ich dafür plädieren, "Aussagekraft" im ersten Satz zu ersetzen bzw. zu ergänzen. Meine Idee hierfür wäre grundsätzlich "...einen Teil der Aussagekraft..." oder "zusammen mit der Spezifität die Aussagekraft..." zu schreiben, um klarzustellen, dass die Power nur einen Teilaspekt betrachtet. Besser wäre wahrscheinlich das Ersetzen von Aussagekraft mit etwas in die Richtung "Entscheidungsfähigkeit" oder "die Wahrscheinlichkeit, einen real vorhandenen Unterschied richtig zu erkennen" (was aber wahrscheinlich zu komplex und/oder zu ungenau ist). --2A00:A200:0:E00:0:0:0:D4 11:46, 29. Nov. 2017 (CET)Beantworten

t-Test Bezug

[Quelltext bearbeiten]

Der Artikel bezieht eigentlich komplett auf den t-Test bzw. t-Test artige Tests, vgl. Hypothesen. Viele der hier dargestellten Probleme werden durch Verwendung eines Äquivalenztests gelöst. Ich habe mal einen initialen Verweis eingebaut. --Xor2k (Diskussion) 14:29, 22. Dez. 2019 (CET)Beantworten

Sensitivität

[Quelltext bearbeiten]

Laut neuster Einfügung ist zwischen Sensitivität eines Tests und Trennschärfe eines Tests zu unterscheiden. Allerdings ist laut diesem Beleg[1] die Sensitivität des Tests die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kranker ein positives Testergebnis aufweist. Das ist m. E. nichts anderes als die Trennschärfe eines Tests bloß mit medizinischer Interpretation. Was meint @HilberTraum: dazu?--Jonski (Diskussion) 17:00, 23. Apr. 2020 (CEST)Beantworten

Meiner Meinung nach ist das nicht genau das Gleiche. Diese „Meinungsverschiedenheit“ hatten wir beide aber, wenn ich mich richtig erinnere, schon öfter: Krank zu sein, ist ein Zufallsereignis und die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kranker ein positives Testergebnis aufweist ist eine bedingte Wahrscheinlichkeit. Aber ob die Nullhypothese eines Tests gilt oder nicht, ist (aus Sicht der klassischen Statistik) kein Ereignis. -- HilberTraum (d, m) 20:56, 23. Apr. 2020 (CEST)Beantworten
Hm ich finde das alles verwirrend, da es auch einige Belege zu geben scheint, die die Konzepte doch gleichsetzen, wie z, B. [1] u. v. m. Das mit der Sensitivität wurde ja bereits im Jahr 2007 eingetragen [2]. Also stand es mehr als 10 Jahre falsch im Artikel?--Jonski (Diskussion) 21:06, 23. Apr. 2020 (CEST)Beantworten
Meiner Meinung nach ja, wenn du mich deswegen hier schon ausdrücklich anpingst. Aber ich will nicht schon wieder eine Diskussion wie in Fehler 1. und 2. Art führen, also mach es halt einfach so, wie du es für richtig hältst. -- HilberTraum (d, m) 21:32, 23. Apr. 2020 (CEST)Beantworten
Hm, ich habe ein bisschen recherchiert und ich denke, dass es jetzt so stimmt wie es im Artikel ist. Sensitivität bezieht sich explizit auf die Beurteilung von binären Klassifikatoren. Trennschärfe eines Test ist aber ein allgemeineres Konzept. Daher war die alter Version m. E. nicht ganz falsch, aber jetzt ist es m. E. besser.--Jonski (Diskussion) 21:38, 23. Apr. 2020 (CEST)Beantworten
Beleg
  1. Lothar Sachs, Jürgen Hedderich: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R. 8., überarb. und erg. Auflage. Springer Spektrum, Berlin/ Heidelberg 2018, ISBN 978-3-662-56657-2, S. 287

--Sigma^2 (Diskussion) 13:25, 17. Feb. 2023 (CET)Beantworten

Faustregeln

[Quelltext bearbeiten]

Für andere Faustregeln siehe auch https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/201750_c17bc51d8553452d997ba4d258b0249f.html biggerj1 (Diskussion) 20:55, 24. Okt. 2021 (CEST)Beantworten

Einleitender Text

[Quelltext bearbeiten]

"Hohe Trennschärfe des Tests spricht gegen niedrige Trennschärfe für die Nullhypothese." Kann man das irgendwie verstehen oder verständlich machen?--Sigma^2 (Diskussion) 13:08, 17. Feb. 2023 (CET)Beantworten

Den unverständlichen Satz im Artikel gelöscht und hierhin kopiert:
„Hohe Trennschärfe des Tests spricht gegen niedrige Trennschärfe für die Nullhypothese .“
--Sigma^2 (Diskussion) 23:51, 26. Jan. 2024 (CET)Beantworten

Ich bitte darum, die Begriffe Testschärfe und Schärfe eines Tests zu belegen, anderenfalls beabsichtige ich die Entfernung.--Sigma^2 (Diskussion) 23:55, 26. Jan. 2024 (CET)Beantworten