Dokument_1.pdf - KLUEDO - Universität Kaiserslautern

No of obs
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
SHIKIMIS; Group:
sacch
Chi-Square: 31,718, df = 9, p = ,0002
-0,01 0,01 0,03 0,05 0,07 0,09 0,11 0,13
0,00 0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 0,12 0,14
Category (upper limits)
Material und Methoden 31
Expected
Normal
Abbildung 3.6 Darstellung der Anzahl Messwerte im jeweiligen Bereich gegen die Shikimisäuregehalte
aller Saccharosevarianten (links Absolutgehalte [g/L], rechts nach Transformation, relativ
zum Mittelwert der jeweiligen Versuchsreihe).
Aus diesem Grund wurde eine Transformation durchgeführt, die alle abhängigen Variablen
(Analysewerte) und alle unabhängigen Variablen (Varianten) vergleichbar machte. Dazu wurde für
jeden Analyseparameter innerhalb einer Versuchsreihe der Mittelwert gebildet und jeder Analysewert
der einzelnen Varianten wurde durch diesen Mittelwert dividiert. Auf diese Art und Weise konnte die
Normalverteilung sichergestellt werden (siehe Abbildung 3.6). Außerdem wurden Versuchsvarianten,
die nicht so häufig durchgeführt wurden und damit einer starken Rebsortendiskriminierung
unterlagen, mit allen anderen Varianten vergleichbar.
Die Varianzanalyse untersucht, wie sich die Varianz (Summe der Abweichungsquadrate) einzelner
Faktoren (z.B. Konzentrierungsverfahren) bei der Gesamtvarianz einer untersuchten Messreihe
bemerkbar macht. Die Varianz, die nicht mit diesen Faktoren erklärt werden kann, wird als
Versuchsfehler zusammengefasst.
Den Quotienten aus dem mittleren Abweichungsquadrat, das von einem untersuchten Faktor herrührt
(MFQFa) und dem mittleren Abweichungsquadrat des ungeklärten Fehlers (MFQFe) nennt man
F-Wert:
F-Wert = MFQFa / MFQFe
SHIKIMIS; Group:
sacch
Chi-Square: 32,916, df = 6, p = ,0000
Category (upper limits)
Ein Vergleich des F-Wertes mit statistischen Tabellen kann Aussagen darüber treffen, ob ein Effekt
signifikant zur Gesamtvarianz beiträgt. Das für den F-Wert ermittelte Signifikanzniveau p gibt an, mit
welcher Wahrscheinlichkeit die Nullhypothese (,‚es bestehen keine Unterschiede“) zutreffen kann,
obwohl sie abgelehnt wurde, weil stattdessen die alternative Hypothese (,‚es bestehen Unterschiede“)
angenommen wurde.
Beispiel: p < 0,05 (signifikant = *) bedeutet, dass die alternative Hypothese mit 95%iger Sicherheit
getroffen werden kann, während die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese dennoch zutrifft, bei
5% liegt.
No of obs
35
30
25
20
15
10
5
0
0,65 0,70 0,75 0,80 0,85 0,90 0,95 1,00 1,05 1,10 1,15 1,20 1,25 1,30 1,35
Expected
Normal