Vorlesung: Biometrie für Studierende der Veterinärmedizin 24.11.2005 1 Variationskoeffizient...
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Vorlesung: Biometrie für Studierende der Veterinärmedizin
24.11.2005
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Variationskoeffizient
• Varianz und Streuung sind von der Skala abhängig, auf der gemessen wird
Beispiele:
• Temperatur in °Celsius oder Fahrenheit• Gewicht in mg oder µg
Daher bezieht man die Streuung oftmals auf deren Lage und berechnet den Variationskoeffizienten als Standardabweichung / Mittelwert
X
SVK
X
• VK ist ein dimensionsloses Maß
• „Standardabweichung in Mittelwertseinheiten“
• Nur sinnvoll für positive
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Lage und Streuung: Zusammenfassung
Lage und Streuung sind die wichtigsten Parameter einer Häufigkeits-
verteilung von Daten
Sie sind Bestandteil
JEDER BIOMETRISCHEN AUSWERTUNG
• Ein wichtiges Instrument der Datenbeschreibung ist aber auch die graphische Darstellung
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Datendarstellung
• „Ein Bild sagt mehr als Tausend Worte“• Allgemeine Kriterien:• Wahl der Skala incl. Bereich• Wahl des Prinzips (Längentreue, Flächentreue)• Einbringen von anderen Visualisierungen (Piktogramme etc.)• Angemessene Wahl der Variablen• Wichtige Typen:• Stab-, Balken- und Säulendiagramm• Kreis (Torten)-Diagramm• Histogramm
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Kreisdiagramm, Tortendiagramm
Darstellung der relativen (absoluten) Häufigkeiten als
Fläche eines Kreises
Anwendung: • Nominale Merkmale• Ordinale Merkmale (Problem: Ordnung nicht korrekt
wiedergegeben)• Gruppierte Daten
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Beispiele: Körpertemperaturveränderung bei Ferkeln
8 h nach Zweitimpfung8 h nach Erstimpfung
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Varianten in SPSS
Beispiel: Körpertemperaturveränderung bei Ferkeln 8 h nach
Zweitimpfung
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Säulendiagramm
Darstellung der absoluten oder relativen Häufigkeitenals Höhen (Längen)
x-Achse: Ausprägungen des Merkmalsy-Achse: Absolute / Relative Häufigkeiten
Anwendungen:• Ordinale Merkmale• Metrische Merkmale mit wenigen Ausprägungen• Nominale Merkmale (Problem: Ordnung nicht
vorhanden)
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Beispiele: Mastenten
Anzahl trinkender Tiere beobachtet in 3165 5-Minuten-Intervallen
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Stapeldiagramm
Darstellen der absoluten oder relativen Häufigkeiten als Länge. Die
Abschnitte werden übereinander in verschiedenen Farben gestapelt.
Eindimensionale Darstellung
Anwendungen:
• Ordinale Daten
• Gruppierte Daten
• Metrische Daten mit wenigen Ausprägungen
Besonders geeignet für den Vergleich verschiedener Gruppen durch
Nebeneinander liegende Stapel. Zu beachten ist dann die Unterscheidung
relative Häufigkeit absolute Häufigkeit
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Beispiele:Körpertemperaturveränderung bei Ferkeln 8 h nach Zweitimpfung
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Beispiele:Körpertemperaturveränderung bei Ferkeln 8 h nach Zweitimpfung
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Körpertemperaturveränderung bei Ferkeln 8 h nach Zweitimpfung
Vergleich mit Kreisdiagramm:
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Vergleich mit Kreisdiagramm:
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Das Histogramm
Darstellung der relativen Häufigkeiten durch Flächen
(Prinzip der Flächentreue)
Vorgehen:
1. Aufteilung in Klassen (falls die Daten noch nicht gruppiert sind)
2. Bestimmung der relative Häufigkeiten
3. Bestimmung der Höhen hi , so dass gilt:
wobei bi: Breite der Klasse i.iii fhb
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Beispiel:
Gewicht von Ferkeln am 1. LebenstagGewicht gruppiert in Abständen von 0,5 kg
Tabelle:
Häufigkeit fi bi hi
[0,5 – 1,0] 6 9,7% 10 0,0097
(1,0 – 1,5] 32 51,6% 10 0,0516
(1,5 – 2,0] 18 29,0% 10 0,0290
(2,0 – 2,5] 6 9,7% 10 0,0097
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Gewicht in Abständen von 0,5 kg
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Gewicht in Abständen von 0,250 kg
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Histogramm mit Standardeinstellung aus SPSS
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Histogramm
• Anwendung bei metrischen Daten
• Beachte: Abhängigkeit von der Breite
• Klasse inhaltlich vorgeben
• verschiedene Varianten ansehen
• Vorsicht bei Rändern
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Stamm-Blatt-Diagramm
(English: stem and leaf plot)
Spezielles Histogramm mit:
• Klassen nach Dezimalsystem• Einzeldaten reproduzierbar
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Beispiel:
Temperatur von Ferkeln am 11. Lebenstag
Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
2,00 38 . 88 6,00 39 . 002224 3,00 39 . 567 1,00 40 . 2
Stem width: 1,0Each leaf: 1 case(s)
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Empirische Verteilungsfunktion
Beispiel: Gewicht von
Ferkeln am 70. Lebenstag
genBeobachtunderGesamtzahl
xgenBeobachtunderAnzahlxF
)(
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Boxplot
Beispiel: Hämatokrit bei Mastenten
Maximum75%-QuantilMedian25%-Quantil
Ausreißer
ExtremwerteMinimum
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Boxplot
1. x0.25 = Anfang der Schachtel (Box)x0.75 = Ende der Schachteld = Länge der Schachtel
2. Der Median wird durch den Strich in der Box markiert3. Zwei Linien („whiskers“) außerhalb der Box gehen bis zu xmin und
xmax.
Modifizierter BoxplotDie Linien außerhalb der Schachtel werden nur bis zu xmin bzw. xmax gezogen, falls xmin und xmax innerhalb des Bereichs [zu,zo] der Zäune liegen. zu = x0.25 +1.5d ,zo x= x0.75 +1.5d
Ansonsten gehen die Linien nur bis zum kleinsten bzw. größten Wert innerhalb der Zäune, die außerhalb liegenden Werte werden individuell eingezeichnet.
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Beispiele:Gewicht von Ferkeln
am 70. Tag
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Logarithmieren einer Variablen
Beispiel:Resistenzsituation von Bakterien gegen bestimmte
AntibiotikaResistenz wird auf exponentieller Skala gemessenMögliche Ausprägungen:…; 0,250; 0,5; 1; 2; 4; 16; 32; 64; …
Hier: Resistenz von Enterokokken gegenüber Antibiotikum ERY
ln_ERY := log2 (ERY)
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Histogramm
Mittelwert = 4,657 Mittelwert = 0,931
Median = 4 = 22 Median = 2
Minimum = 0,063 = 2-4 Minimum = -4
Maximum = 16 = 24 Maximum = 4
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Boxplot