Könntest Du bitte den Gedankengang sachlich präzisieren? Danke!
Gut, weil du es bist :
Der Austausch mit dir ist mir zu primitiv. Mir fehlt dazu die Muße und die Motivation.
Deine ständigen ungelenken Aggressionsanläufchen empfinde ich als mittelmäßig lästig.
Ich wäre dir dankbar, wenn du dir einen anderen Spielgefährten suchst.
Ok, Danke, was dann zur Frage zurückführt, reichen lege artis die 20.000 +- für einen Covid-Impfstoff, wie rechnet man das? (mir reichen die allemal, aber das ist ein persönliche Sache)
m.
Das „reichen“ ist ambigue, das ist Absicht
Die vollständige Antwort wäre zu Lang für einen Forenbeitrag. Neben der statistischen Perspektive muss z. B. noch auf ethische Fragestellungen Rücksicht genommen werden. Ich habe ein paar Simulationen gerechnet, die das statistische Problem veranschaulichen.
Die folgenden drei Plots zeigen die Ergebnisse von Simulationen mit 100, 1.000 und 10.000 Probanden. In den Zeilen kann jeweils der wahre Anteil an Erkrankten abgelesen werden. In jeder Zeile ist eine Häufigkeitsverteilung der (sumulierten) gemessenen Erkrankten abgebildet. Wenn z. B. 1% der Bevölkerung aktuell an Corona leidet und ich per Zufall 100 Personen auswähle, dann könnten in meiner Stichprobe keine bis drei Personen positiv getestet werden (bei perfekter Messung). Die jeweiligen Wahrscheinlichkeiten für die genannten Ergebnisse können in der zweiten Zeile von unten in der ersten Grafik abgelesen werden.
Wenn die Basisrate für eine Krankheit relativ hoch ist und wir z. B. eine Reduktion von 16% auf 8% erwarten, aber nur messen wollen ob wir mit Impfung besser sind als ohne, dann wird es ab 100 Personen pro Gruppe spannend.
Je kleiner die Basisrate und je genauer das Ergebnis, das wir erreichen wollen, desto größer muss die Stichprobe werden.
Geändert von hein (29.12.2020 um 15:59 Uhr).
Grund: "sind wir mit 100 Personen pro Gruppe auf der sicheren Seite." wurde mit "wird es ab 100 Personen pro Gruppe spannend"ersetzt
Der Austausch mit dir ist mir zu primitiv. Mir fehlt dazu die Muße und die Motivation.
Deine ständigen ungelenken Aggressionsanläufchen empfinde ich als mittelmäßig lästig.
Ich wäre dir dankbar, wenn du dir einen anderen Spielgefährten suchst.
Hope that helps ...
Hattest Du nicht neulich dringend wieder eine freundliche kreative friedliche empathische zurückhaltende Diskussionskultur angemahnt? Das scheint aber nicht wirklich Leitbild Deiner eigenen Beiträge zu sein...
Die vollständige Antwort wäre zu Lang für einen Forenbeitrag. Neben der statistischen Perspektive muss z. B. noch auf ethische Fragestellungen Rücksicht genommen werden. Ich habe ein paar Simulationen gerechnet, die das statistische Problem veranschaulichen.
Die folgenden drei Plots zeigen die Ergebnisse von Simulationen mit 100, 1.000 und 10.000 Probanden. In den Zeilen kann jeweils der wahre Anteil an Erkrankten abgelesen werden. In jeder Zeile ist eine Häufigkeitsverteilung der (sumulierten) gemessenen Erkrankten abgebildet. Wenn z. B. 1% der Bevölkerung aktuell an Corona leidet und ich per Zufall 100 Personen auswähle, dann könnten in meiner Stichprobe keine bis drei Personen positiv getestet werden (bei perfekter Messung). Die jeweiligen Wahrscheinlichkeiten für die genannten Ergebnisse können in der zweiten Zeile von unten in der ersten Grafik abgelesen werden.
Wenn die Basisrate für eine Krankheit relativ hoch ist und wir z. B. eine Reduktion von 16% auf 8% erwarten, aber nur messen wollen ob wir mit Impfung besser sind als ohne, dann sind wir mit 100 Personen pro Gruppe auf der sicheren Seite.
Je kleiner die Basisrate und je genauer das Ergebnis, das wir erreichen wollen, desto größer muss die Stichprobe werden.
Na, dann hat sich unsere Statistikprofessorin um den Faktor 5 (n = 20) verrechnet, ich um den Faktor 10 (n = 1000). Fünf ist Trumpf? D.h. Lucy89 ist doppelt so klug wie ich? Ich allerdings doppelt so umsichtig wie lucy89? Bin ja auch etwas älter, von daher gesehen ist statistisch betrachtet alles im Lot.
Tolle Berechung. Danke dir. Und von mir aus können wir es auch gut sein lassen.
Ich sehe nicht, wo sie sich verrechnet haben könnte. Es gibt durchaus Fragestellungen, bei denen n=20 völlig ausreichend ist. Bei den aktuellen Corona-Erkrankungshäufigkeiten sind wir aber eher in der Größenordnung von n=10.000. Sobald die Durchseuchung steigt, müssen weniger Personen getestet werden.
Ich sehe nicht, wo sie sich verrechnet haben könnte. Es gibt durchaus Fragestellungen, bei denen n=20 völlig ausreichend ist. Bei den aktuellen Corona-Erkrankungshäufigkeiten sind wir aber eher in der Größenordnung von n=10.000. Sobald die Durchseuchung steigt, müssen weniger Personen getestet werden.
Es gibt auch durchaus Fragestellungen wo bei n = 1 die Gleichung angewendet werden kann. So dass n = 1 in 10000 oder mehr Nullen zerfällt. Und das hat Issac Newton bewiesen.
Nochmalig bin ich nicht freundlich. Bitte lese mal bei #730 unter 2. nach. Danke.
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