Signifikanztest

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Ein Signifikanztest dient in der Statistik als Hinweis darauf, ob die Nullhypothese einer Untersuchung verworfen werden kann oder nicht.

Vorraussetzung für einen Signifikanztest ist, dass die Stichprobe randomisiert sein muss (Zufallsstichprobe)

Inhaltsverzeichnis 1 Auswahl des Signifikanztestverfahrens 2 siehe auch 3 Literatur 4 Weblinks

[Bearbeiten] Auswahl des Signifikanztestverfahrens

Bei der Auswahl des geeigneten Verfahrens ist von entscheidener Bedeutung:

1. das Datenniveau (nominal-ordinal-metrisch)
2. ob die Daten normalverteilt sind
3. die Stichprobe (verbunden/unverbunden)

				METRISCH
NOMINAL		ORDINAL		nicht normalverteilt, aber ähnlich		normalverteilt
unabhängig	abhängig	unabhängig	abhängig	unabhängig	abhängig	unabhängig		abhängig
χ2 für: k x l -Felder 2 x 2 Felder	χ2 McNemar-Test für: 2 x 2 Felder	Mann-Whitney	Wilcoxon	Mann-Whitney	Wilcoxon	F-Test (Varianzquotiententest) entscheidet über:		t-Test für verbundene Stichproben
						Varianz- homogenität t-Test	Varianz- heterogenität Welch-Test
nichtparametrische Testverfahren						parametrische Testverfahren

Um mit den Tests richtig arbeiten (die Formeln richtig umsetzen) zu können muss man sich im Klaren sein, was im konkreten Fall Null- und Alternativhypothese ist.

• Die Nullhypothese (H₀) besagt immer: Es gibt keinen Unterschied
• Die Alternativhypothese (H₁) besagt immer: Es gibt einen Unterschied

• Als Alpha-Fehler (Fehler erster Art) bezeichnet man irrtümlich positive Testergebnisse (die Nullhypothese wird irrtümlich verworfen)
• Als Beta-Fehler (Fehler zweiter Art) bezeichnet man irrtümlich negative Testergebnisse (die Nullhypothese wird irrtümlich beibehalten)

[Bearbeiten] siehe auch

Fallzahlschätzung, Signifikanz

[Bearbeiten] Literatur

[Bearbeiten] Weblinks