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Statistik
Gerade wenn es um die Beurteilung von Messwerten geht, kommen immer mal wieder verschiedene statistische Methoden zum Vorschein. Ich sammle hier in vielleicht etwas ungeordnete Weise Punkte, die an verschiedenen Stellen auf meiner Webseite relevant sind.
Mittelwert und Standardabweichung
Für eine Gruppe von $N$ Werten $w_i$ kann man immer einen Mittelwert $\overline w$ und eine Standardabweichung $\sigma$ angeben: \[ \begin{align} \overline w &= \frac{1}{N}\sum\limits_i^N w_i \\ \sigma_N &= \sqrt{\frac{1}{N}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2} \end{align} \]
Der Mittelwert ist so definiert, dass der mittlere quadratische Abstand der einzelnen Werte $w_i$ zum Mittelwert $\overline w$ minimal wird1). Die Standardabweichung gibt den quadratisch gemittelten Abstand der Einzelwerte $w_i$ zum Mittelwert $\overline w$ an.
Bei der Standardabweichung gibt es verschiedene Varianten, diese zu berechnen, abhängig davon, welche Abweichung von welchem Wert man bestimmen will.
- $\sigma_N=\sqrt{\frac{1}{N}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2}$
Standardabweichung der Einzelwerte - gibt an, wie stark die einzelnen Messwerte streuen. Verdoppelt man die Anzahl der Werte ändert sich die Standardabweichung nicht.
Beispiel: $\sigma_N\{1,2,3,4,5,6\}=1,708$, $\sigma_N\{1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6\}=1,708$, EXCEL: STABW.N - $\sigma_{N-1}=\sqrt{\frac{1}{N-1}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2} = \sqrt{\frac{N}{N-1}}\sigma_N>\sigma_N$
Standardabweichung der Gruppe (Stichprobe). Diese Standardabweichung ist um einen “Sicherheitsfaktor” größer als die Standardabweichung der Einzelwerte, da wegen der begrenzten Anzahl der Messwerte $N$ die tatsächliche Streuung nicht ermittelt werden kann. Diese Standardabweichung wird kleiner, je mehr Werte in der Gruppe enthalten sind. Wenn $N$ sehr groß wird, unterscheiden sich $\sigma_N$ und $\sigma_{N-1}$ kaum noch, die Stichprobe geht in eine Grundgesamtheit über. Das $N-1$ kann auch so interpretiert werden, dass ein Freiheitsgrad bereits für die Bildung des Mittelwerts aufgebraucht ist. - $\sigma_{N-2}=\sqrt{\frac{1}{N-2}\sum\limits_i^N \left(w_i - \overline w\right)^2}$
Analog, wenn beriets zwei Freiheitsgrade aufgebraucht sind, beispielsweise wenn die Streuung nicht in Bezug auf einen Mittelwert, sondern auf eine Gerade berechnet wird.
Beispiel: $\sigma_{N-1}\{1,2,3,4,5,6\}=1,871$, $\sigma_{N-1}\{1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6\}=1,784$, EXCEL: STABW.S
Die Standardabweichung des Mittelwerts, auch mittlerer quadratischer Fehler genannt, \[ \sigma_\mathrm{MW} = \frac{\sigma}{\sqrt{N}} \] gibt an wie sich die statistische Streuung der Messwerte als Fehler auf den Mittelwert auswirkt. Die Standardabweichung des Mittelwerts ist deutlich kleiner als die Standardabweichung der Einzelwerte, da sich durch Mittelung über viele Messungen die Unsicherheit verringert.
Discussion