{"id":1130,"date":"2023-07-27T13:38:47","date_gmt":"2023-07-27T13:38:47","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungstest-in-r\/"},"modified":"2023-07-27T13:38:47","modified_gmt":"2023-07-27T13:38:47","slug":"chi-quadrat-anpassungstest-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungstest-in-r\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen chi-quadrat-anpassungstest in r durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p>Mithilfe <span style=\"color: #000000;\">eines<\/span> <strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungstest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Chi-Quadrat-Anpassungstests<\/a><\/strong> <span style=\"color: #000000;\">wird ermittelt, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man einen Chi-Quadrat-Anpassungstest in R durchf\u00fchrt.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Beispiel: Chi-Quadrat-Anpassungstest in R<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein Ladenbesitzer sagt, dass an jedem Tag der Woche gleich viele Kunden in sein Gesch\u00e4ft kommen. Um diese Hypothese zu testen, erfasst ein Forscher die Anzahl der Kunden, die in einer bestimmten Woche in den Laden kommen, und stellt Folgendes fest:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Montag:<\/strong> 50 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dienstag:<\/strong> 60 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mittwoch:<\/strong> 40 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Donnerstag:<\/strong> 47 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Freitag:<\/strong> 53 Kunden<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um einen Chi-Quadrat-Anpassungstest in R durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob die Daten mit der Behauptung des Ladenbesitzers \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zun\u00e4chst erstellen wir zwei Tabellen, die unsere beobachteten H\u00e4ufigkeiten und unseren erwarteten Kundenanteil f\u00fcr jeden Tag enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>observed &lt;- c(50, 60, 40, 47, 53) \nexpected &lt;- c(.2, .2, .2, .2, .2) <span style=\"color: #008080;\">#must add up to 1\n<\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie den Chi-Quadrat-Anpassungstest durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes k\u00f6nnen wir den Chi-Quadrat-Anpassungstest mit der Funktion <strong>chisq.test()<\/strong> durchf\u00fchren, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>chisq.test(x, p)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> Ein numerischer Vektor der beobachteten Frequenzen.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p:<\/strong> Ein numerischer Vektor mit erwarteten Proportionen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie diese Funktion in unserem Beispiel verwendet wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform Chi-Square Goodness of Fit Test<\/span>\nchisq.test(x=observed, p=expected)\n\n\tChi-squared test for given probabilities\n\ndata: observed\nX-squared = 4.36, df = 4, p-value = 0.3595<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Chi-Quadrat-Teststatistik betr\u00e4gt <strong>4,36<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,3595<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass der p-Wert einem Chi-Quadrat-Wert mit n-1 Freiheitsgraden (DOF) entspricht, wobei n die Anzahl der verschiedenen Kategorien ist. In diesem Fall ist df = 5-1 = 4.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen den <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-p-wert-rechner\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Chi-Quadrat-zu-P-Wert-Rechner<\/a> verwenden, um zu best\u00e4tigen, dass der p-Wert, der X <sup>2<\/sup> = 4,36 mit df = 4 entspricht, <strong>0,35947<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Denken Sie daran, dass ein Chi-Quadrat-Anpassungstest die folgenden Null- und Alternativhypothesen verwendet:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> : (Nullhypothese)<\/strong> Eine Variable folgt einer hypothetischen Verteilung.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>1<\/sub> : (Alternativhypothese)<\/strong> Eine Variable folgt keiner hypothetischen Verteilung.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert (0,35947) nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Das bedeutet, dass uns nicht gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr vorliegen, dass sich die tats\u00e4chliche Kundenverteilung von der vom Ladenbesitzer gemeldeten unterscheidet.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-unabhangigkeitstest-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So f\u00fchren Sie einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest in R durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So berechnen Sie den P-Wert einer Chi-Quadrat-Statistik in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-kritischer-wert-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So finden Sie den kritischen Chi-Quadrat-Wert in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mithilfe eines Chi-Quadrat-Anpassungstests wird ermittelt, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht. 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