Raucher bitte tief durchatmen!

Nachdem wir uns bei der ersten Analyse der Staubmessungen in der Wiener U-Bahn über mögliche Ausreißer klar geworden sind und diese aus den Daten entfernt haben, möchte ich noch eine Frage nachschieben, die wir mit statistischen Mitteln beantworten wollen: Ist die Staubbelastung in den Stationsgebäuden U2 und U3 beim Volkstheater tatsächlich unterschiedlich?

Dazu wählen wir mal jeweils eine 5-minütige Phase während des Aufenthalts in den Stationsgebäuden U2 und U3 aus. Die Daten dazu finden sich unten, die Angaben beziehen sich auf den lungengängigen Staub, der in mg/m³ angegeben ist. Die jeweils 11 Messungen wurden mit 30 Sekunden Abstand gemessen.

Nun, bei einem Blick auf die Daten "sieht ja ein Blinder", dass die Werte in der U2 und in der U3 deutlich unterschiedlich sind. Aber lässt sich dieser Standpunkt auch vertreten, wenn z.B. ein Politiker (und davon gibt es in Wien überproportional viele) das genaue Gegenteil behauptet? Könnte es nicht sein, dass die Unterschiede zufälligt bedingt sind?

Um hier eine profunde Antwort zu geben, starten wir DataLab und laden die Daten in das Programm (Anleitung und Daten, siehe unten). Nehmen wir an, dass die Messungen der beiden Stationsgebäude unabhängig voneinander sind (sonst müsste ein kräftiger Wind die Luft von einer Station in die andere transportieren - ein Wind war aber während der Messungen nicht wahrnehmbar). Damit können wir die beiden Stichproben durch einen t-Test vergleichen. Voraussetzung für den 2-Stichproben-t-Test ist aber, dass die Stichproben jeweils normalverteilt und die Varianzen gleich sind.

Also führen wir vor dem t-Test einen Normalverteilungstest durch (z.B. den Shapiro-Wilk-Test). Dazu werden die beiden Stichproben jeweils rot und blau markiert und dann der Test durchgeführt. Für keine der beiden Stichproben wird die Nullhypothese (nämlich, dass sie normalverteilt sind) abgelehnt, also testen wir im nächsten Schritt mit dem F-Test auf Varianzgleichheit. Auch hier gibt es keine Ablehnung der Nullhypothese (p=0.07) also können wir im nächsten und letzten Schritt mit gutem Gewissen den t-Test anwenden.

Der t-Test ergibt nun mit sehr hoher statistischer Sicherheit (p < 10^-4 entspricht einer Sicherheit besser als 99.99%), dass die beiden Stichproben unterschiedlich sind. Wir können also mit Fug und Recht behaupten, dass die Luft in der U3-Station hoch signifikant schlechter ist als in der U2-Station. Also, liebe Wiener Nichtraucher, haltet die Luft an, wenn ihr mit der U3 fährt und in der Station Volkstheater aussteigt; Raucher dagegen dürfen und sollen tief durchatmen, denn so reine Luft bekommen sie nur bis zum Anzünden des nächsten Glimmstengels - alles ist relativ....

Die folgenden Daten können leicht durch "Copy and Paste" in DataLab geladen werden. Dazu kopieren Sie alle Zeilen zwischen den Trennstrichen in die Windows-Zwischenablage, wechseln dann zu DataLab und rufen den Befehl Datei/Laden/ASC Daten in Zwischenablage auf.

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Lungenaktive Feinstaubfraktion U2/U3, Werte in mg/m3
2
11
FALSE TRUE FALSE FALSE
RESP-U2  RESP-U3
0.036    0.064
0.040    0.063
0.034    0.064
0.040    0.062
0.038    0.066
0.042    0.054
0.043    0.050
0.039    0.053
0.039    0.056
0.037    0.058
0.046    0.063

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