Die nach J. Roger Bray und John Thomas Curtis benannte Bray-Curtis-Unähnlichkeit ist eine Möglichkeit, die Unähnlichkeit zwischen zwei verschiedenen Standorten zu messen. In der Ökologie und Biologie wird es häufig verwendet, um den Unterschied zwischen zwei Standorten hinsichtlich der dort vorkommenden...
In der Statistik ist ein Omnibustest jeder statistische Test, der die Signifikanz mehrerer Parameter eines Modells gleichzeitig testet. Angenommen, wir haben die folgenden Null- und Alternativhypothesen: H 0 : μ 1 = μ 2 = μ 3 = … = μ...
In der Statistik wird der G-Test für die Anpassungsgüte verwendet, um zu bestimmen, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht. Dieser Test ist eine Alternative zum Chi-Quadrat-Anpassungstest und wird oft verwendet, wenn Ausreißer in den Daten vorhanden sind...
Berkson-Bias ist eine Art von Bias, die in der Forschung auftritt, wenn zwei Variablen in den Daten einer Stichprobe scheinbar negativ korrelieren, in der Gesamtpopulation jedoch tatsächlich positiv korreliert sind. Angenommen, Tom möchte den Zusammenhang zwischen der Qualität von Hamburgern und...
In der Statistik gibt uns ein Odds Ratio das Verhältnis zwischen der Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses in einer Behandlungsgruppe und der Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses in einer Kontrollgruppe an. Quotenverhältnisse treten am häufigsten in der logistischen Regression auf. Hierbei...
Viele statistische Tests gehen davon aus, dass Beobachtungen unabhängig sind. Das bedeutet, dass keine Beobachtungen in einem Datensatz miteinander in Zusammenhang stehen oder sich in irgendeiner Weise gegenseitig beeinflussen. Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten testen, ob es einen Unterschied...
Ein T-Test mit zwei Stichproben wird verwendet, um zu testen, ob die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten gleich sind oder nicht. Diese Art von Test geht von den folgenden Annahmen über die Daten aus: 1. Unabhängigkeit: Die Beobachtungen einer Stichprobe sind unabhängig von...
Viele statistische Tests basieren auf der sogenannten Normalitätsannahme . Diese Hypothese besagt, dass wir eine perfekte Glockenkurve beobachten sollten, wenn wir viele unabhängige Zufallsstichproben aus einer Grundgesamtheit sammeln und einen interessierenden Wert (wie den Stichprobenmittelwert ) berechnen und dann ein Histogramm...
Beim Hypothesentest verwenden wir häufig p-Werte , um festzustellen, ob zwischen zwei Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied besteht. Während uns ein p-Wert jedoch sagen kann, ob zwischen zwei Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied besteht oder nicht, kann uns eine Effektgröße das...
Beim Sammeln von Daten entscheiden sich Forscher oft dafür, bestimmte Werte zu zensieren oder abzuschneiden . Datenwerte zu zensieren bedeutet, nur Teilinformationen über Werte zu sammeln, die unter oder über einem bestimmten Wert liegen. Beispielsweise wissen wir möglicherweise, dass eine Person...