Statistische testverfahren, Statistische, Testverfahren – Casio FX-9750GII Benutzerhandbuch

Seite 176

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5. Statistische Testverfahren

Wichtig!

• Testberechnungen können auf dem fx-7400G

II

nicht ausgeführt werden.

Das

Z

-Test-Menü bietet eine Vielzahl von verschiedenen Parametertests an, die auf einer

näherungsweise N(0,1)-verteilten Testgröße (Z) zur Beurteilung der jeweiligen Nullhypothese
beruhen. Diese ermöglichen (mit einer vorher festzulegenden Irrtumswahrscheinlichkeit
- Signifikanzniveau) die Beurteilung, ob. z. B. eine Stichprobe den vermuteten Mittelwert
einer Grundgesamtheit genau repräsentiert oder nicht, wobei die Streuung (oder
Standardabweichung) der Grundgesamtheit (z. B. die Streuung für ein bestimmtes
statistisches Merkmal innerhalb der gesamten Bevölkerung eines Landes) von früheren Tests
her bekannt sein muss. Der

Z

-Test wird z. B. in der Marktforschung und zur Auswertung von

Meinungsumfragen, die wiederholt durchgeführt werden müssen, verwendet.

Der 1-Stichproben

Z

-Test (1-Sample

Z

-Test) prüft für eine (normalverteilte) Grundgesamtheit

eine Mittelwerthypothese, wenn die Grundgesamtheits-Standardabweichung bekannt ist.

Der 2-Stichproben

Z

-Test (2-Sample

Z

-Test) prüft eine Gleichheitshypothese für zwei

Mittelwerte zweier (normalverteilter) Grundgesamtheiten mittels zweier unabhängiger
Stichproben, wenn beide Grundgesamtheits-Standardabweichungen bekannt sind.

Der 1-Prop

Z

-Test prüft eine Hypothese über einen unbekannten Anteilswert in einer

dichotomen Grundgesamtheit auf Grundlage der Trefferquote

k

/

n

in

n

Versuchen.

Der 2-Prop

Z

-Test prüft eine Gleichheitshypothese für zwei Anteilswerte zweier dichotomer

Grundgesamtheiten auf Grundlage der jeweiligen empirischen Trefferquoten in den
betrachteten Grundgesamtheiten.

Der

t

-Test prüft die entsprechenden Mittelwert-Hypothesen, wenn die Grundgesamtheits-

Standardabweichungen unbekannt sind. Die der vermuteten (und im Test vorausgesetzen)
Hypothese entgegengesetzte Hypothese wird als Nullhypothese , während die zu beweisende
Hypothese als Alternativhypothese bezeichnet wird. Der

t

-Test wird oftmals zur Untersuchung

einer Nullhypothese verwendet. Eine Ablehnung der Nullhypothese durch das Testverfahren
spricht dann für die Alternativhypothese.

Der einfache

t

-Test (1-Sample

t

-Test) prüft für eine (normalverteilte) Grundgesamtheit eine

Mittelwerthypothese, wenn die Grundgesamtheits-Standardabweichung unbekannt ist.

Der doppelte

t

-Test (2-Sample

t

-Test) prüft eine Gleichheitshypothese für zwei Mittelwerte

zweier (normalverteilter) Grundgesamtheiten mittels zweier unabhängiger Stichproben, wenn
beide Grundgesamtheits-Standardabweichungen unbekannt sind.

Der

t

-Test zur linearen Regression (LinearReg

t

-Test) untersucht die Stärke des linearen

Zusammenhanges zweier Merkmale X und Y mithilfe verbundener Datenlisten (Datenpaare).

Beim

C

2

-Test sind einige unabhängige Gruppen gegeben und eine Hypothese wird relativ

zu der Wahrscheinlichkeit, dass Stichproben in den einzelnen Gruppen enthalten sind,
untersucht.

Der

C

2

-GOF-Test (

C

2

-1-Weg-Test) untersucht, ob die beobachtete Anzahl der

Stichprobendaten einer bestimmten Verteilung entspricht. Zum Beispiel kann damit die
Übereinstimmung mit einer Normalverteilung oder Binomialverteilung bestimmt werden.

Der

C

2

-2-Weg-Test erstellt eine Kreuztabellierungstafel, die hauptsächlich zwei qualitative

Variablen (wie „Ja“ und „Nein“) strukturiert und die Unabhängigkeit der Variablen bewertet.

Der 2-Stichproben-

F

-Test (2-Sample

F

Test) prüft eine Hypothese zur Streuungsgleichheit

auf Grundlage von Stichproben zweier (normal verteilter) Grundgesamtheiten mithilfe einer

F

-verteilten Testgröße. Er könnte z. B. verwendet werden, um krebserregende Effekte von

mehreren vermuteten Faktoren zu untersuchen, wie z. B. den Konsum von Tabak, Alkohol, den
Vitaminmangel, hohen Kaffekonsum, Untätigkeit, schlechte Lebensgewohnheiten, usw.

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