1.<\/strong> Chi-Quadrat-Anpassungstest<\/a> \u2013 Wird verwendet, um zu bestimmen, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong>Der Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest<\/a> \u2013 Wird verwendet, um festzustellen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass diese beiden Tests nur bei der Arbeit mit kategorialen Variablen<\/strong> verwendet werden k\u00f6nnen.<\/span> Dies sind Variablen, die Namen oder Bezeichnungen annehmen und in Kategorien fallen k\u00f6nnen. Beispiele beinhalten:<\/span><\/p>\n In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wann<\/em> die einzelnen Tests zu verwenden sind, und es werden jeweils mehrere Beispiele erl\u00e4utert.<\/span><\/p>\n Sie sollten den Chi-Quadrat-Anpassungstest immer dann verwenden, wenn Sie wissen m\u00f6chten, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt.<\/span><\/p>\n Hier einige Anwendungsbeispiele f\u00fcr diesen Test:<\/span><\/p>\n Beispiel 1: Kunden z\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/p>\n Ein Ladenbesitzer m\u00f6chte wissen, ob an jedem Tag der Woche gleich viele Personen ein Gesch\u00e4ft betreten. Es z\u00e4hlt also die Anzahl der Personen, die jeden Tag w\u00e4hrend einer zuf\u00e4lligen Woche teilnehmen.<\/span><\/p>\n Mithilfe eines Chi-Quadrat-Anpassungstests kann ermittelt werden, ob die Kundenverteilung der theoretischen Verteilung folgt, bei der an jedem Tag der Woche eine gleiche Anzahl von Kunden das Gesch\u00e4ft betritt.<\/span> <\/p>\n Beispiel 2: Testen, ob ein W\u00fcrfel fair ist<\/strong><\/span><\/p>\n Angenommen, ein Forscher m\u00f6chte wissen, ob ein W\u00fcrfel fair ist. Sie beschlie\u00dft, es 50 Mal zu werfen und aufzuzeichnen, wie oft es auf jeder Zahl landet.<\/span><\/p>\n Mithilfe eines Chi-Quadrat-Anpassungstests kann sie feststellen, ob die Verteilung der Werte der theoretischen Verteilung folgt, bei der jeder Wert gleich oft vorkommt.<\/span><\/p>\n Beispiel 3: M&Ms z\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob der Prozentsatz an M&Ms in einer T\u00fcte betr\u00e4gt: 20 % Gelb, 30 % Blau, 30 % Rot, 20 % Sonstiges. Um dies zu testen, \u00f6ffnen wir eine zuf\u00e4llige T\u00fcte M&Ms und z\u00e4hlen, wie viele von jeder Farbe vorkommen.<\/span><\/p>\n Mithilfe eines Chi-Quadrat-Anpassungstests k\u00f6nnen wir feststellen, ob die Farbverteilung mit der von uns angegebenen Verteilung \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n Ein schrittweises Beispiel f\u00fcr einen Chi-Quadrat-Anpassungstest finden Sie in diesem Beispiel<\/a> in Excel.<\/span><\/p>\n Sie sollten den Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest verwenden, wenn Sie feststellen m\u00f6chten, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.<\/span><\/p>\n Hier einige Anwendungsbeispiele f\u00fcr diesen Test:<\/span><\/p>\n Beispiel 1: Wahlpr\u00e4ferenz und Geschlecht<\/strong><\/span><\/p>\n Forscher wollen wissen, ob das Geschlecht mit der Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei in einer bestimmten Stadt zusammenh\u00e4ngt. Dazu befragen sie 500 W\u00e4hler und erfassen deren Geschlecht und ihre Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen einen Chi-Quadrat-Test der Unabh\u00e4ngigkeit durchf\u00fchren, um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen Wahlpr\u00e4ferenz und Geschlecht besteht.<\/span> <\/p>\n Beispiel 2: Lieblingsfarbe und Lieblingssport<\/strong><\/span><\/p>\n Forscher m\u00f6chten wissen, ob die Lieblingsfarbe einer Person mit ihrem Lieblingssport verbunden ist. Also befragen sie 100 Menschen und fragen sie, welche Vorlieben sie f\u00fcr beides haben.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest durchf\u00fchren, um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen Lieblingsfarbe und Lieblingssport besteht.<\/span><\/p>\n Beispiel 3: Bildungsniveau und Familienstand<\/strong><\/span><\/p>\n Forscher wollen wissen, ob Bildungsniveau und Familienstand zusammenh\u00e4ngen. Daher sammeln sie Daten zu diesen beiden Variablen anhand einer einfachen Zufallsstichprobe von 2.000 Personen.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen einen Chi-Quadrat-Test zur Unabh\u00e4ngigkeit durchf\u00fchren, um festzustellen, ob ein statistisch signifikanter Zusammenhang zwischen Bildungsniveau und Familienstand besteht.<\/span><\/p>\n Ein schrittweises Beispiel f\u00fcr einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest finden Sie in diesem Beispiel<\/a> in Excel.<\/span><\/p>\n Mit den folgenden Rechnern k\u00f6nnen Sie beide Arten von Chi-Quadrat-Tests kostenlos online durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Rechner f\u00fcr Chi-Quadrat-Anpassungstests<\/a> In der Statistik gibt es zwei verschiedene Arten von Chi-Quadrat-Tests: 1. Chi-Quadrat-Anpassungstest \u2013 Wird verwendet, um zu bestimmen, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht. 2.Der Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest \u2013 Wird verwendet, um festzustellen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht. Beachten Sie, dass diese beiden Tests nur bei der […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Der Chi-Quadrat-Anpassungstest<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Der Chi-Quadrat-Test der Unabh\u00e4ngigkeit<\/strong><\/span><\/h3>\n
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<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Chi-Quadrat-Test des Unabh\u00e4ngigkeitsrechners<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"