In der Forschung sind Statistiken aus folgenden Gr\u00fcnden wichtig:<\/span><\/p>\n Grund 1<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es Forschern, Studien so zu gestalten, dass Studienergebnisse auf eine gr\u00f6\u00dfere Population \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Grund 2<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es Forschern, Hypothesentests durchzuf\u00fchren, um festzustellen, ob bestimmte Behauptungen \u00fcber ein neues Medikament, Verfahren, Herstellungsverfahren usw. sind g\u00fcltig. sind wahr.<\/span><\/p>\n Grund 3<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es Forschern, Konfidenzintervalle zu erstellen, um Unsicherheiten bei Bev\u00f6lkerungssch\u00e4tzungen zu erfassen.<\/span><\/p>\n Im weiteren Verlauf dieses Artikels gehen wir auf jeden dieser Gr\u00fcnde ein.<\/span><\/p>\n Forscher m\u00f6chten h\u00e4ufig Fragen zu Populationen<\/a> beantworten wie:<\/span><\/p>\n Eine M\u00f6glichkeit, diese Fragen zu beantworten, besteht darin, Daten \u00fcber jedes Individuum in der interessierenden Population zu sammeln.<\/span><\/p>\n Dies ist jedoch in der Regel zu kostspielig und zeitaufw\u00e4ndig, sodass Forscher stattdessen eine Stichprobe<\/strong> der Bev\u00f6lkerung nehmen und anhand der Stichprobendaten R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Gesamtbev\u00f6lkerung ziehen.<\/span> <\/p>\n Es gibt viele verschiedene Methoden, mit denen Forscher potenziell Einzelpersonen in eine Probe einbeziehen k\u00f6nnen. Diese werden als Stichprobenverfahren<\/strong> bezeichnet.<\/span><\/p>\n Es gibt zwei Klassen von Probenahmemethoden:<\/span><\/p>\n Durch den Einsatz von Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren k\u00f6nnen Forscher die Chancen maximieren, eine repr\u00e4sentative<\/a> Stichprobe der Gesamtbev\u00f6lkerung zu erhalten.<\/span><\/p>\n Dadurch k\u00f6nnen Forscher die Ergebnisse der Stichprobe auf die Gesamtbev\u00f6lkerung \u00fcbertragen.<\/span><\/p>\n Erfahren Sie hier<\/a> mehr \u00fcber die beiden Klassen von Stichprobenmethoden.<\/span><\/p>\n Statistiken werden auch in der Forschung in Form von Hypothesentests<\/a> eingesetzt.<\/span><\/p>\n Hierbei handelt es sich um Tests, mit denen Forscher feststellen k\u00f6nnen, ob zwischen verschiedenen medizinischen Verfahren oder Behandlungen eine statistische Signifikanz besteht.<\/span><\/p>\n Angenommen, ein Wissenschaftler glaubt, dass ein neues Medikament den Blutdruck bei adip\u00f6sen Patienten senken kann. Um dies zu testen, ma\u00df er den Blutdruck von 30 Patienten vor und nach der einmonatigen Einnahme des neuen Medikaments.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend wird ein t-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a> unter Verwendung der folgenden Annahmen durchgef\u00fchrt:<\/span><\/p>\n Liegt der p-Wert<\/a> 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 Hinweis<\/strong> : Dies ist nur ein Beispiel f\u00fcr Hypothesentests, die in der Forschung verwendet werden. Andere g\u00e4ngige Tests sind ein T-Test bei einer Stichprobe<\/a> , ein T-Test bei zwei Stichproben<\/a> , eine einfaktorielle ANOVA<\/a> und eine zweifaktorielle ANOVA<\/a> .<\/span><\/p>\n Statistiken werden in der Forschung auch in Form von Konfidenzintervallen<\/a> verwendet.<\/span><\/p>\n Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, der wahrscheinlich einen Populationsparameter mit einem bestimmten Konfidenzniveau enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n Angenommen, Forscher m\u00f6chten das Durchschnittsgewicht einer bestimmten Schildkr\u00f6tenart sch\u00e4tzen.<\/span><\/p>\n Anstatt jede Schildkr\u00f6te in der Population zu wiegen, k\u00f6nnen Forscher eine einfache Zufallsstichprobe von Schildkr\u00f6ten mit den folgenden Informationen entnehmen:<\/span><\/p>\n Unter Verwendung des Konfidenzintervalls f\u00fcr eine Durchschnittsformel<\/a> k\u00f6nnen Forscher dann das folgende 95 %-Konfidenzintervall konstruieren:<\/span><\/p>\n 95 %-Konfidenzintervall:<\/strong> 300 +\/- 1,96*(18,5\/\u221a 25<\/span> ) = [292,75, 307,25]<\/strong><\/span><\/p>\n Die Forscher w\u00fcrden dann behaupten, dass sie zu 95 % sicher sind, dass das tats\u00e4chliche Durchschnittsgewicht dieser Schildkr\u00f6tenpopulation zwischen 292,75 Pfund und 307,25 Pfund liegt.<\/span><\/p>\n Die folgenden Artikel erl\u00e4utern die Bedeutung von Statistiken in anderen Bereichen:<\/span><\/p>\n Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen<\/a> Der Bereich Statistik besch\u00e4ftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten. In der Forschung sind Statistiken aus folgenden Gr\u00fcnden wichtig: Grund 1 : Statistiken erm\u00f6glichen es Forschern, Studien so zu gestalten, dass Studienergebnisse auf eine gr\u00f6\u00dfere Population \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen. Grund 2 : Statistiken erm\u00f6glichen es Forschern, Hypothesentests durchzuf\u00fchren, um festzustellen, ob […]<\/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 Grund 1: Statistiken erm\u00f6glichen es Forschern, Studien zu entwerfen<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Grund 2: Statistiken erm\u00f6glichen es Forschern, Hypothesentests durchzuf\u00fchren<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Grund 3: Statistiken erm\u00f6glichen es Forschern, Konfidenzintervalle zu erstellen<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Die Bedeutung von Statistiken in der Pflege<\/a>
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen<\/a>
Die Bedeutung der Statistik in der Wirtschaft<\/a>
Die Bedeutung der Statistik im Bildungswesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"