ANOVA in BIG-DatenDies ist eine Frage zu einem sehr häufigen Fall.
Die Lösung kann ganz einfach sein, muss es aber nicht.
Ich würde gerne Ihre Meinungen und Erfahrungen hören.
1) Dies tritt häufig auf, wenn ANOVA auf BIG-Daten angewendet wird (N ist sehr groß).
2) (Wenn andere Bedingungen gleich bleiben) Der P-Wert wird kleiner, wenn N zunimmt.
Phänomen
Wenn viele Daten vorhanden sind und die Streuung gering ist, ist dies in der Praxis nicht signifikant, wird jedoch durch ANOVA als signifikant beurteilt.
--> In der Praxis passieren häufig Fehler, wenn man sich nur die ANOVA-Ergebnisse ansieht.
Wie soll ich es erklären?
Methode 1: Praktische Unterschiede statt statistischer Signifikanz (Unterschiede in Konfidenzintervallen, Überlappungen usw.)
(die Variation innerhalb der Gruppen ist sehr groß) ist wichtiger, also nicht von statistischer Bedeutung.
Methode 2: Schauen Sie sich R-Quadrat (Regressionsvarianz / Gesamtvarianz) an, der Wert ist niedrig.
Methode 3: In diesem Fall ist ANOVA nicht geeignet.
Irgendwelche anderen Ideen?
Betreff: ANOVA in BIG-DatenDer p-Wert der ANOVA gibt an, ob die Mittelwerte statistisch unterschiedlich sind. Wie Sie bereits erwähnt haben, ist es bei vielen Beobachtungen einfacher, einen niedrigen p-Wert für eine gegebene Mittelwertdifferenz und Standardabweichung zu erreichen.
Ein Blick auf den Rsq zeigt Ihnen, wie viel der Variation durch diesen Mittelwertunterschied erklärt wird. Daher ist es wichtig, beide Kennzahlen zu betrachten. In Ihrem Beispiel macht der Mittelwertunterschied 16,8 % der Variation aus, und die Mittelwerte dieser beiden Verteilungen sind höchstwahrscheinlich statistisch unterschiedlich, auch wenn der Unterschied gering ist.
Betreff: ANOVA in BIG-DatenIn solchen Fällen sollten Sie nach der ANOVA einen Äquivalenztest durchführen. Dies kann in Situationen mit hohem Datenvolumen häufig vorkommen. Wie Mark sagt, können Sie bei großen Datenmengen sehr kleine Unterschiede feststellen. Die Frage ist hier, ob Sie etwas dagegen tun können. Oder ab welchem Niveau werden die Unterschiede so klein, dass es sich nicht mehr lohnt, ihnen nachzugehen.
MBetreff: ANOVA in BIG-DatenHallo @IkjuShin
Ich habe versucht, es in einer kundenorientierten, nicht-statistischen Sprache wie folgt zu erklären:
In dieser Analyse haben wir einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Gruppen mit einem sehr kleinen p-Wert festgestellt. Angesichts der großen Stichprobengröße ist es jedoch wichtig, die praktische Bedeutung dieser Ergebnisse zu beurteilen. Der R-Quadrat-Wert ist ziemlich niedrig, was darauf hindeutet, dass das Modell nur einen kleinen Teil der Varianz erklärt. Darüber hinaus ist die Effektgröße gering, was darauf hindeutet, dass der Unterschied zwar statistisch signifikant, aber möglicherweise nicht praktisch bedeutsam ist. Indem wir die Konfidenzintervalle untersuchen und die Datenverteilungen visualisieren, können wir das Ausmaß der Überschneidung besser verstehen und eine fundiertere Beurteilung der praktischen Bedeutung der Ergebnisse vornehmen.
______________________________breiteres Verständnis dieses Problems________________________________
Diese Frage befasst sich mit einem häufigen Problem, das bei der Durchführung einer ANOVA an großen Datensätzen auftritt. Hier sind einige Punkte und Methoden, die Sie bei der Erklärung dieses Phänomens berücksichtigen können:
Erklärung des Phänomens:
Wenn die Stichprobengröße (N) sehr groß ist, können selbst kleine Unterschiede zwischen Gruppen statistisch signifikant werden, was zu potenziell irreführenden Schlussfolgerungen führen kann. Dies liegt daran, dass die Aussagekraft des Tests mit größeren Stichproben zunimmt, wodurch selbst geringfügige Unterschiede leichter erkannt werden können. Dadurch wird der p-Wert sehr klein, was auf signifikante Unterschiede schließen lässt, wo in der Praxis möglicherweise keine vorhanden sind.
Methoden zur Behandlung und Erklärung des Problems:
Methode 1: Praktische Unterschiede
Erklärung: Betonen Sie die Bedeutung der praktischen Signifikanz gegenüber der statistischen Signifikanz. Statistische Signifikanz bedeutet nicht unbedingt einen bedeutsamen oder praktisch signifikanten Unterschied. Sehen Sie sich die Konfidenzintervalle an und prüfen Sie, ob sie sich überschneiden.
Praktische Anwendung: Wenn die Variation innerhalb der Gruppe groß ist, ist der praktische Unterschied trotz statistischer Signifikanz möglicherweise nicht signifikant.
Methode 2: R-Quadrat-Wert
Erklärung: Verwenden Sie den R-Quadrat-Wert, um den Anteil der Varianz zu ermitteln, der durch das Modell erklärt wird. Ein niedriger R-Quadrat-Wert weist darauf hin, dass das Modell nur einen kleinen Teil der Varianz erklärt, was darauf hindeutet, dass die Unterschiede möglicherweise nicht praktisch signifikant sind.
Praktische Anwendung: Markieren Sie Fälle, in denen der R-Quadrat-Wert niedrig ist, was darauf hinweist, dass das Modell keinen großen Teil der Variabilität in den Daten erklärt.
Methode 3: Eignung der ANOVA
Erläuterung: In Fällen, in denen die Stichprobengröße sehr groß und die Unterschiede gering sind, ist ANOVA möglicherweise nicht der am besten geeignete Test.
Praktische Anwendung: Erwägen Sie zur Beurteilung der praktischen Bedeutung alternative Methoden oder zusätzliche Analysen, wie z. B. Maße für die Effektgröße oder Konfidenzintervalle.
Daher lauten die zusätzlichen Ideen:
Methode 4: Effektgröße
Erklärung: Geben Sie Effektstärken (z. B. Cohens d) zusammen mit p-Werten an. Die Effektstärke liefert ein Maß für die Größenordnung des Unterschieds und kann informativer sein als p-Werte allein.
Praktische Anwendung: Verwenden Sie die Effektgröße, um die praktische Bedeutung der Ergebnisse zu kommunizieren. Eine kleine Effektgröße weist darauf hin, dass der Unterschied zwar statistisch signifikant ist, aber möglicherweise keine praktische Bedeutung hat.
Methode 5: Grafische Darstellung
Erklärung: Verwenden Sie grafische Methoden wie Violindiagramme oder Dichtediagramme, um die Datenverteilung und Unterschiede zwischen Gruppen visuell zu überprüfen.
Praktische Anwendung: Visualisierungen können dabei helfen, das Ausmaß der Überschneidungen zwischen Gruppen zu vermitteln und ein intuitiveres Verständnis der praktischen Bedeutung zu ermöglichen.
Betreff: ANOVA in BIG-DatenIch denke, @mzwald weist in die wichtige Richtung. Für mich ist „Unterschiede“ in den gestellten Fragen nicht gut definiert.
Wenn man Marks Kommentar weiterverfolgt, wird die nächste Frage wahrscheinlich sein: Ist der „Unterschied“, den die ANOVA behandeln soll, derselbe, der einen tatsächlich beschäftigt?
Betreff: ANOVA in BIG-DatenZusätzlich zu den bereits aufschlussreichen Kommentaren sind hier einige tiefer gehende Fragen, die berücksichtigt werden sollten:
Was sind die eigentlichen Ziele der Studie?
Erklären oder vorhersagen? Statistische Methoden/Hypothesentests/ANOVA/T-Test/Konfidenzgrenzen/Äquivalenztests eignen sich gut zum Erklären, während prädiktive Modellierung/maschinelles Lernen mit Kreuzvalidierung gut zum Vorhersagen ist. Die beiden schließen sich nicht gegenseitig aus.
Gibt es zusätzliche Daten/Kovariaten? Mit der modernen Messtechnologie werden große Datenmengen wie diese, bei denen nur eine einzige Behandlung gemessen wird, immer seltener. Zusätzliche Variablen/Funktionen können die statistische und prädiktive Modellierung viel effektiver machen und viel mehr Variabilität erklären.
Sind die Messungen wirklich unabhängig? Wenn es beispielsweise blockierende Variablen/Batch-Effekte gibt, werden gemischte Modelle sehr relevant. Wenn es sich tatsächlich um ein Split-Plot-Design handelt und Behandlungen auf der gesamten Plot-Ebene zugewiesen werden, ist die Aussagekraft möglicherweise nicht annähernd so hoch wie ursprünglich angenommen.
Betreff: ANOVA in BIG-DatenTolle und praktische Ratschläge!!!
-Probengröße
-R Quadrat
-Effektgröße (Summe der Quadrate)
- Innerhalb der Variation
-Konfidenz-/Vorhersageintervall
-Visualisierung
Es scheint, dass all diese Dinge aus praktischer Sicht betrachtet werden müssen.
Manche Leute scheinen ANOVA „unbewusst“ fälschlicherweise für einen Test auf Unterschiede in den Rohdaten zu halten und nicht für einen Test auf Unterschiede in den Mittelwerten.
