Messgeräte verifizieren - Methodenvergleich

Wissensdatenbank · 27. Juni 2026

Sie kaufen eine neue Online-Sonde, wechseln das Labor oder möchten eine teure Laboranalyse durch eine günstigere Feldmessung ersetzen. In jedem Fall stellt sich dieselbe Frage: Kann man der neuen Methode genauso vertrauen wie der alten? Die Antwort ist kein Bauchgefühl und kein bloßer Korrelationskoeffizient - sie ist ein strukturierter Methodenvergleich.

Korrelation ist nicht Übereinstimmung

Der häufigste Fehler: „Der Sensor korreliert zu 0,99 mit dem Labor, also passt es.” Das genügt nicht. Ein hoher Pearson r sagt nur, dass beide Methoden gemeinsam steigen und fallen - der Sensor kann dabei jedoch systematisch zu hoch liegen, um einen festen Betrag oder einen festen Prozentsatz. Die Korrelation erfasst das nicht. Für die Beurteilung der Austauschbarkeit von Methoden braucht es andere Werkzeuge.

Das Werkzeugset, das die Frage wirklich beantwortet

  • Deming-Regression - eine Ausgleichsgerade, die im Gegensatz zur gewöhnlichen OLS-Regression einen Fehler auf beiden Achsen annimmt. Wenn keine Methode die absolute Wahrheit ist, ist dies die richtige Wahl. Eine Steigung ≈ 1 und ein Achsenabschnitt ≈ 0 bedeuten keinen proportionalen und keinen konstanten Fehler.
  • Identitätslinie (y = x) - die Referenz der „idealen Übereinstimmung”. Je näher die Punkte daran liegen, desto besser.
  • Bias (mittlere Differenz) und Bias % - um wie viel die Testmethode im Mittel von der Referenz abweicht. Das ist das Maß des systematischen Fehlers.
  • Bland-Altman-Diagramm - die Differenz der Methoden gegen ihren Mittelwert, mit Übereinstimmungsgrenzen (±1,96 SD). Es zeigt, ob die Abweichung konstant ist oder mit der Konzentration wächst und wie groß die Differenzen realistisch werden.
  • RMSE - die typische Fehlergröße in Messeinheiten.
  • N - die Anzahl gepaarter Messungen; ohne ausreichend Paare sind die Schlüsse brüchig.

Wie es in der Praxis aussieht

Unten: die Verifizierung einer optischen Online-Sonde (Testmethode) gegenüber einer labortechnischen BSB₅-Bestimmung (Referenzmethode) an derselben Probe gereinigten Abwassers:

Methodenvergleich in LimnoLog: Deming-Regression und Bland-Altman-Diagramm für eine optische Sonde gegenüber labortechnischem BSB5
Methodenvergleich in LimnoLog - Deming-Regression und Bland-Altman-Diagramm.

So liest man es: Eine Deming-Steigung von 1,01 (ideal = 1) und ein Bias von wenigen Zehnteln mg O₂/L bedeuten, dass die Sonde keinen nennenswerten proportionalen oder konstanten Fehler hat. Im Bland-Altman-Diagramm liegen ~95 % der Differenzen innerhalb enger Übereinstimmungsgrenzen - die Methoden sind praktisch austauschbar. Lägen die Punkte schräg oder die Grenzen weit, wäre das ein Signal, dass die günstigere Methode die Referenz nicht sicher ersetzen kann.

Die Entscheidung: wann sind Methoden austauschbar

Es gibt keinen einzelnen Schwellenwert - es hängt davon ab, wofür die Daten dienen. Hilfreiche Fragen:

  • Sind die Übereinstimmungsgrenzen enger als eine Differenz, die praktisch von Bedeutung wäre (z. B. ein Entscheidungsschwellenwert oder eine Norm)?
  • Ist der Bias klein genug, um ihn zu vernachlässigen - und falls nicht, ist er konstant und damit korrigierbar?
  • Wächst die Abweichung nicht mit der Konzentration (keine Schräge im Bland-Altman-Diagramm)?

Lauten die Antworten „ja”, lässt sich die günstigere/schnellere Methode mit gutem Gewissen einführen.

In LimnoLog

In der App geschieht das unter Diagramme → Methodenvergleich. Sie müssen lediglich in derselben Probe (Messreihe + Messstelle) das Ergebnis der Test- und der Referenzmethode erfassen - etwa einen Parameter der Telemetriesonde neben einer Laborbestimmung. LimnoLog paart die Messungen automatisch und berechnet Deming-Regression, Bias, Übereinstimmungsgrenzen und Bland-Altman. Das ist eine natürliche Ergänzung zu solider QA/QC-Praxis und einer breiteren statistischen Analyse; zu den kontinuierlichen Messungen selbst siehe Telemetrie und Online-Sensoren.

Starten Sie ein Projekt in LimnoLog und verifizieren Sie Ihre Geräte an Ihren eigenen Daten.

← Wissensdatenbank