{"id":1322,"date":"2023-07-26T21:15:07","date_gmt":"2023-07-26T21:15:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/probenahme-mit-vs-ohne-ersatz\/"},"modified":"2023-07-26T21:15:07","modified_gmt":"2023-07-26T21:15:07","slug":"probenahme-mit-vs-ohne-ersatz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/probenahme-mit-vs-ohne-ersatz\/","title":{"rendered":"Bemusterung mit ersatz oder ohne ersatz"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In der Statistik wollen wir oft Daten sammeln, um bestimmte Forschungsfragen beantworten zu k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beispielsweise m\u00f6chten wir m\u00f6glicherweise die folgenden Fragen beantworten:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> Wie hoch ist das mittlere Haushaltseinkommen in Cincinnati, Ohio?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> Wie hoch ist das durchschnittliche Gewicht einer bestimmten Schildkr\u00f6tenpopulation?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> Wie viel Prozent der Einwohner eines bestimmten Landkreises unterst\u00fctzen ein bestimmtes Gesetz?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In jedem Szenario m\u00f6chten wir eine Frage zu einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/population-vs.-stichprobe\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Population<\/a> beantworten, die alle m\u00f6glichen Einzelelemente repr\u00e4sentiert, die wir messen m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anstatt jedoch Daten \u00fcber jedes Individuum in einer Population zu sammeln, sammeln wir in der Regel nur Daten \u00fcber eine Stichprobe der Population, die einen Teil der Population darstellt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt zwei verschiedene M\u00f6glichkeiten, Proben zu entnehmen: <strong>Probenahme mit Ersatz<\/strong> und <strong>Probenahme ohne Ersatz<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial werden die Unterschiede zwischen den beiden Methoden erl\u00e4utert und Beispiele f\u00fcr deren praktische Anwendung gegeben.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Probenahme mit Ersatz<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben die Namen von f\u00fcnf Sch\u00fclern mit Hut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Andy<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Carl<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tyler<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Becca<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Jessica<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten eine Stichprobe von 2 Studenten mit Ersatz nehmen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In der ersten Zeichnung k\u00f6nnten wir Tylers Namen ausw\u00e4hlen. Dann steckten wir seinen Namen wieder in den Hut und zeichneten erneut. In der zweiten Zeichnung k\u00f6nnten wir Tylers Namen erneut ausw\u00e4hlen. Unser Beispiel w\u00e4re also: {Tyler, Tyler}<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies ist ein Beispiel f\u00fcr den Erhalt eines Musters mit Ersatz, da wir den von uns gew\u00e4hlten Namen nach jeder Zeichnung ersetzen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bei der Stichprobe mit Ersetzung sind die Stichprobenelemente <strong>unabh\u00e4ngig<\/strong> , da das Ergebnis eines M\u00fcnzwurfs nicht durch den vorherigen M\u00fcnzwurf beeinflusst wird.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beispielsweise betr\u00e4gt die Wahrscheinlichkeit, den Namen Tyler zu w\u00e4hlen, bei der ersten Ziehung 1\/5 und bei der zweiten Ziehung erneut 1\/5. Das Ergebnis der ersten Ziehung hat keinen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses der zweiten Ziehung.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stichprobenziehung mit Ersatz wird in vielen verschiedenen Szenarien in der Statistik und beim maschinellen Lernen eingesetzt, darunter:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/bootstrap-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Grundierung<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/maschinelles-lernen-beim-absacken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Absacken<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/fordern-sie-maschinelles-lernen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eine einfache Einf\u00fchrung zur F\u00f6rderung des maschinellen Lernens<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zufallige-ubungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eine einfache Einf\u00fchrung in Random Forests<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bei jeder dieser Methoden wird die Stichprobenziehung mit Ersetzung verwendet, da wir so denselben Datensatz mehrmals zum Erstellen von Modellen verwenden k\u00f6nnen, anstatt neue Daten zu sammeln, was zeitaufw\u00e4ndig und teuer sein kann.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Probenahme ohne Ersatz<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir noch einmal an, wir haben die Namen von f\u00fcnf Sch\u00fclern in einem Hut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Andy<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Carl<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tyler<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Becca<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Jessica<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir wollen eine Stichprobe von 2 Sch\u00fclern ersatzlos ziehen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In der ersten Zeichnung k\u00f6nnten wir Tylers Namen ausw\u00e4hlen. Wir w\u00fcrden dann seinen Namen beiseite lassen. In der zweiten Zeichnung konnten wir den Namen Andy ausw\u00e4hlen. Unser Beispiel w\u00e4re also: {Tyler, Andy}<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies ist ein Beispiel f\u00fcr den Erhalt eines ersatzlosen Musters, da wir den von uns gew\u00e4hlten Namen nicht nach jeder Zeichnung ersetzen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir eine Stichprobe ohne Ersatz durchf\u00fchren, sind die Stichprobenelemente <strong>abh\u00e4ngig<\/strong> , da das Ergebnis eines M\u00fcnzwurfs durch den vorherigen M\u00fcnzwurf beeinflusst wird.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beispielsweise betr\u00e4gt die Wahrscheinlichkeit, in der ersten Ziehung den Namen Tyler zu w\u00e4hlen, 1\/5 und in der zweiten Ziehung betr\u00e4gt die Wahrscheinlichkeit, den Namen Andy zu w\u00e4hlen, 1\/4. Das Ergebnis der ersten Ziehung beeinflusst die Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses der zweiten Ziehung.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die ersatzlose Stichprobe ist die Methode, die wir verwenden, wenn wir eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/probenahmemethoden\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Zufallsstichprobe<\/a> aus einer Grundgesamtheit ausw\u00e4hlen m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir beispielsweise das mittlere Haushaltseinkommen in Cincinnati, Ohio, sch\u00e4tzen m\u00f6chten, k\u00f6nnte es insgesamt 500.000 verschiedene Haushalte geben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir m\u00f6chten also vielleicht eine Zufallsstichprobe von 2.000 Haushalten sammeln, aber wir m\u00f6chten nicht, dass die Daten eines bestimmten Haushalts zweimal in der Stichprobe erscheinen, also w\u00fcrden wir eine Stichprobe ohne Ersatz durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit anderen Worten: Sobald wir einen bestimmten Haushalt f\u00fcr die Aufnahme in die Stichprobe ausgew\u00e4hlt haben, m\u00f6chten wir keine Chance mehr haben, diesen Haushalt erneut f\u00fcr die Aufnahme auszuw\u00e4hlen.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der Statistik wollen wir oft Daten sammeln, um bestimmte Forschungsfragen beantworten zu k\u00f6nnen. 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