thsr
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Lernkarten
Vier Schritte eines t-Tests (für den Mittelwert einer Stichprobe)
0) Sind die voraussetzungen des Tests erfüllt?
1) Es wird ein Signifikanzniveau alpha festgelegt
2) Es wird die Wahrscheinlichkeit ermittelt, mit der die gefundenen Unterschiede (oder noch größere) bei Gültigkeit H0 zustande kommen können
3) Ist diese Wahrscheinlichkeit kleiner oder gleich alpha so wird H0 verworfen und H1 angenommen. Sonst wird H0 nicht verworfen
Was ist der alpha Fehler?
- Irrtunmswahrscheinlichkeit ist alpha
- H0 fälschlicherweise zu verwerfen
Was ist der beta Fehler?
- H0 wurde fälschlicherweise beibehalten
- 1-beta=Power eines Tests
Einflüsse auf Betafehler
- Größe der Unterschiede in der Population (Bei großen unterschieden ist Beta klein)
- Größe der Streuung des Merkmals in der Population (je größer desto eher Betafehler)
- Größe der Stichprobe (Je größer, desto kleiner beta)
- Hohe des Signifikanzniveaus ( je kleiner alpha desto größer beta)
Was tutder tTest für unabhängige Stichproben?
- Vergleich des Mittelwerts von zwei unabhängigen Stihproben vom Unfang n1&n2
Was gibt die t-Verteilung an?
Wahrscheinlichkeiten von Mittelwertsunterschieden unter H0
Vorraussetzungen für den t-Test
- intervallskaliert
- Bei kleinen Stichproben beide Populationen normalverteilt
- Stichproben müssen aus Population mit gleicher Varianz stammen
- Stichproben müssen voneinander unabhängig sein
Unterfragestellungen der linearen Korrelationsanalyse
- Korrelationsanalyse
- Regressionsanalyse
Schritte bei der Durchführung des Signifikanztests von r
0) Vorraussetzungen
->intervallskalliert
->gemeinsam Normalverteilt
1) Signifikanzniveau alpha wird festgelegt
2) Bestimmung der wahrscheinlichkeit des zufälligen Zusatandekommens des beobachteten Korrelationskoeffizenten r/Kennwertverteilung r
3) Ist die wahrsch kleindergleich appha wird die H0 verworfen und die H1 angenommen
Was ist das Residuum einer Regression?
differenz zwischen realem und vorhergesagtem Wert
Wie können Intervepts und Regressionsgewichte auf statistische Signifikanz getestet werden?
- t-Test
- Für Intercept meist uninteressant
- Interessant für Regressionsgewichte (kann Zielvarianz statistisch sig vorhersagen...)
Was ist R²?
- anteil der aufgeklärten varianz
- =r²
Wie können statistische verfahren klassifiziert werden?
- inhaltliche Gesichtspunkte (Verfahren..)
- technische Gesichtspunkte (Vorraussetzungen...)
für was braucht man den chi² Test
Um Zusammenhänge zwischen Nominalskallierten Daten herauszubekommen
Was wird beim chi² Test betrachtet?
- beobachtete Häufigkeiten f0
- erwartete Häufigkeiten fe
Vorgehen beim chi² Test
0) Voraussetzungen prüfen (Nominalskalliert; mind 5 pro Kategorie)
1) Signifikanzniveau festlegen
2) Wahrscheinlichkeit des zufälligen zustandekommens der Abweichungen der beobachteten von den erwarteten Häufigkeiten bestimmen
3) Entscheidung treffen
Was ist Varianzanalyse?
Wird benutzt um 2 oder mehr Gruppen zu vergleichen
H0 ist ALLE Gruppendurchschnitte sind identisch
Annahmen der Varianzanalyse
- Normalverteilte Fehlerkomponenten (das Merkmal ist in der Population normalverteilt)
- Homogene Fehlervarianzen (Die Varianzen der Population der untersuchten Gruppen sind gleich)
- Unabhängige Fehlerkomponenten (Messwerte in allen Bedingungen sind voneinander unabhängig
-> erteilung des F-Bruchs ist bekannt
Aus was besteht die Gesamtvarianz?
systematische Varianz + Fehlervarianz
Varianzzerlegung - was man Wissen sollte
- Varianzen innerhlab der Gruppe
- unabhängig von der Gültigkeit d H0
- ist unerklärte Varianz
- Alle Einheiten in Gruppe das selbe Gruppenmerkmal z.B. placebo aber alle sind individuen - Varianz zwischen Gruppen
- hängt von H0 Gültigkeit ab
- ist erklärte Varianz
- Erklärt durch die Gruppenvariable
Welchen nutzen hat der F-Bruch?
Er soll zeigen das die unterschiede zwischen Gruppen größer oder kleiner ist als innerhalb der Gruppen
Wenn tkrit>t
wird die H0 dann beibehalten oder nicht?
