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In der Statistik werden Hypothesentests<\/a> verwendet, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob eine Hypothese \u00fcber einen Populationsparameter<\/a> wahr ist oder nicht.<\/span><\/p>\n Um reale Hypothesentests durchzuf\u00fchren, erhalten Forscher eine Zufallsstichprobe<\/a> der Bev\u00f6lkerung und f\u00fchren einen Hypothesentest an den Stichprobendaten durch, wobei sie eine Null- und Alternativhypothese verwenden:<\/span><\/p>\n Wenn der p-Wert<\/a> des Hypothesentests unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. \u03b1 = 0,05), k\u00f6nnen wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass wir \u00fcber ausreichende Beweise verf\u00fcgen, um anzugeben, dass die Alternativhypothese wahr ist.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen mehrere Situationen, in denen Hypothesentests in der realen Welt eingesetzt werden.<\/span><\/p>\n Hypothesentests werden in der Biologie h\u00e4ufig verwendet, um festzustellen, ob eine neue Behandlung, ein neuer D\u00fcnger, ein Pestizid, eine neue Chemikalie usw. f\u00fchrt zu gesteigertem Wachstum, Ausdauer, Immunit\u00e4t usw. bei Pflanzen oder Tieren.<\/span><\/p>\n Angenommen, ein Biologe geht davon aus, dass ein bestimmter D\u00fcnger daf\u00fcr sorgt, dass Pflanzen in einem Monat mehr wachsen als normalerweise, was derzeit 20 Zoll betr\u00e4gt. Um dies zu testen, tr\u00e4gt sie den D\u00fcnger einen Monat lang auf jede einzelne Pflanze in ihrem Labor auf.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend f\u00fchrt sie einen Hypothesentest mit den folgenden Hypothesen durch:<\/span><\/p>\n Wenn der p-Wert des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. \u03b1 = 0,05), kann die Nullhypothese verworfen und daraus geschlossen werden, dass der D\u00fcnger ein erh\u00f6htes Pflanzenwachstum verursacht.<\/span><\/p>\n In klinischen Studien werden h\u00e4ufig Hypothesentests eingesetzt, um festzustellen, ob eine neue Behandlung, ein neues Medikament, ein neues Verfahren usw. f\u00fchrt zu besseren Patientenergebnissen.<\/span><\/p>\n Angenommen, ein Arzt glaubt, dass ein neues Medikament den Blutdruck bei adip\u00f6sen Patienten senken kann. Um dies zu testen, wird er den Blutdruck von 40 Patienten vor und nach der einmonatigen Anwendung des neuen Medikaments messen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend wird ein Hypothesentest unter Verwendung der folgenden Annahmen durchgef\u00fchrt:<\/span><\/p>\n Liegt der p-Wert des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau (z. B. \u03b1 = 0,05), kann er die Nullhypothese verwerfen und daraus schlie\u00dfen, dass das neue Medikament eine Blutdrucksenkung bewirkt.<\/span><\/p>\n Hypothesentests werden in Unternehmen h\u00e4ufig eingesetzt, um festzustellen, ob eine neue Werbekampagne, Marketingtechnik usw. wird funktionieren. f\u00fchrt zu einer Umsatzsteigerung.<\/span><\/p>\n Nehmen wir zum Beispiel an, ein Unternehmen glaubt, dass h\u00f6here Ausgaben f\u00fcr digitale Werbung zu h\u00f6heren Ums\u00e4tzen f\u00fchren. Um dies zu testen, kann das Unternehmen seine Ausgaben f\u00fcr digitale Werbung \u00fcber einen Zeitraum von zwei Monaten erh\u00f6hen und Daten sammeln, um zu sehen, ob der Gesamtumsatz gestiegen ist.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen einen Hypothesentest anhand der folgenden Hypothesen durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Liegt der p-Wert des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau (z. B. \u03b1 = 0,05), kann das Unternehmen die Nullhypothese verwerfen und daraus schlie\u00dfen, dass eine Zunahme digitaler Werbung zu einer Umsatzsteigerung f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n Hypothesentests werden auch h\u00e4ufig in Produktionsanlagen eingesetzt, um festzustellen, ob ein neuer Prozess, eine neue Technik, eine neue Methode usw. f\u00fchrt zu einer \u00c4nderung der Anzahl der produzierten fehlerhaften Produkte.<\/span><\/p>\n Angenommen, eine bestimmte Produktionsanlage m\u00f6chte testen, ob sich durch eine neue Methode die Anzahl der pro Monat produzierten fehlerhaften Widgets \u00e4ndert, die derzeit bei 250 liegt. Um dies zu testen, kann sie die durchschnittliche Anzahl fehlerhafter Widgets messen, die vor und nach der Verwendung produziert werden . die neue Methode f\u00fcr einen Monat.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen sie einen Hypothesentest mit den folgenden Hypothesen durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Wenn der p-Wert des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. \u03b1 = 0,05), kann die Fabrik die Nullhypothese ablehnen und daraus schlie\u00dfen, dass die neue Methode zu einer \u00c4nderung der Anzahl der pro Monat produzierten fehlerhaften Widgets f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n Einf\u00fchrung in das Testen von Hypothesen<\/a> In der Statistik werden Hypothesentests verwendet, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob eine Hypothese \u00fcber einen Populationsparameter wahr ist oder nicht. Um reale Hypothesentests durchzuf\u00fchren, erhalten Forscher eine Zufallsstichprobe der Bev\u00f6lkerung und f\u00fchren einen Hypothesentest an den Stichprobendaten durch, wobei sie eine Null- und Alternativhypothese verwenden: Nullhypothese (H 0 ): Die Stichprobendaten stammen allein durch Zufall. Alternativhypothese […]<\/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
Beispiel 1: Biologie<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 2: Klinische Studien<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 3: Werbungskosten<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 4: Fertigung<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Einf\u00fchrung in den T-Test bei einer Stichprobe<\/a>
Einf\u00fchrung in den T-Test bei zwei Stichproben<\/a>
Einf\u00fchrung in den T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"