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Aktive Benutzer in diesem Thema

  1. #1
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    Moment mal!

    Ich dachte immer, der Fehler 1. Art (= Alpha-Fehler) bedeutet: Ich finde einen Unterschied, wo gar keiner ist (äquivalent dazu der beta-Fehler: Gefahr, einen vorhandenen Unterschied zu übersehen).

    Und bei kleinerer Fahllzahl steigt natürlich die Gefahr, einen Unterschied der Behandlungsverfahren zu finden, wo gar keiner, da jeder einzelne Proband (mit all seinen Fehlermöglichkeiten) stärker gewichtet ist.
    Damit müsste meiner Meinung nach D richtig sein = also ein Anstieg des Fehlers 1. Art!

    Nun denn, wer ist bereit, mein Weltbild zu zerstören???



  2. #2
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    Nicht, daß ich die Lösung wüßte, aber ich dachte, daß man den Fehler 1. Art vor Studienbeginn festlegt und danach seine Studie ausrichtet inklusive Fallzahl?!



  3. #3
    Guest
    Ich kann Dir da nur zustimmen, genauso habe ich das auch in Erinnerung.

    Außerdem meinte ich, mich zu entsinnen, dass ja Fehler 1.Art und 2. Art miteinander zusammenhängen...

    Nach langem Nachdenken war ich der Meinung, dass in der Aufgabe Antwort
    C) Verringerung der Wahrsch. für F. 1.Art und
    E) Vergrößerung der Wahrsch. für F. 2.Art

    im Grunde genau das gleiche bedeuten. Demnach käme dann eben auch nur D) in Frage

    Oder irre ich da grundsätzlich ???

    Vielleicht weiß ja jemand qualifiziertes - evtl von mediscript Rat ???



  4. #4
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    Also ich meine dass der Fehler erster Art angibt wie gross die Irrtumswahrscheinlichkeit ist daß eine Aufgestellte Hypothese wahr ist oder nicht. Wenn ich also bei eine Studie die Fallzahl erniedrige kann ich die Hypothese weniger sicher behaupten, da mit kleinerer Fallzahl natürlich die Aussagekraft abnimmt. Die Wahrscheinlichkeit des 1. Fehlers ändert sich dadurch aber nicht, da die Hypothese ja durch einen Test "bewiesen" wird und wenn diese eh nicht eintrifft (=Fehler erster Art) dann ist es eh egal. Also C und D falsch.
    Sorry aber ich kanns nicht besser formulieren.
    Der Fehler 2. Art besagt dass eine Hypothese zwar stimmt aber nicht durch die Studie nachgewiesen kann, wenn also die Fallzahl noch zusätzlich erniedrigt wird, wird es natürlich noch schwerer dadurch die Hypothese zu beweisen, also wird die Wahrscheinlichkeit einen Fehler zweiter Art zu begehn noch größer also ist E mein Favorit.



  5. #5
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    Ich denke auch, dass E richtig ist.

    Fehler 1. Art: Daten zeigen Unterschied, wo in Wirklichkeit keiner ist

    Fehler 2.: Daten zeigen keinen Unterschied, wo in Wirklichkeit doch einer ist.

    Wenn ich die Fallzahl verringere, muessen die Unterschiede in den Daten viel groesser werden, um statistisch signifikant zu werden. Ich kann nur noch grosse Unterschiede finden. Die Fehlerwahrscheinlichkeit 2. Art wird groesser.

    Wie dem auch sei. Vergessen duerfen wir dabei auf jeden Fall nicht den Fehler 3. Art!!!

    Nach bestandenem Examen keine Party zu feiern
    Also hoch die Tassen und vergesst den Scheiss.



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