<\/p>\n
Eine statistische Hypothese<\/strong> ist eine Annahme \u00fcber einen Populationsparameter<\/a> .<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen beispielsweise davon ausgehen, dass die durchschnittliche Gr\u00f6\u00dfe eines Mannes in den Vereinigten Staaten 70 Zoll betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n Die Hypothese bez\u00fcglich der K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe ist die statistische Hypothese<\/strong> und die wahre Durchschnittsgr\u00f6\u00dfe eines Mannes in den Vereinigten Staaten ist der Bev\u00f6lkerungsparameter<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ein Hypothesentest<\/strong> ist ein formaler statistischer Test, den wir verwenden, um eine statistische Hypothese abzulehnen oder nicht abzulehnen.<\/span><\/p>\n Um zu testen, ob eine statistische Hypothese \u00fcber einen Populationsparameter wahr ist, entnehmen wir eine Zufallsstichprobe<\/a> aus der Population und f\u00fchren einen Hypothesentest an den Stichprobendaten durch.<\/span><\/p>\n Es gibt zwei Arten statistischer Hypothesen:<\/span><\/p>\n Die Nullhypothese<\/strong> , mit H0<\/sub> bezeichnet, ist die Hypothese, dass die Stichprobendaten ausschlie\u00dflich durch Zufall entstanden sind.<\/span><\/p>\n Die Alternativhypothese<\/strong> , mit H1<\/sub> oder Ha<\/sub> bezeichnet, ist die Hypothese, dass die Stichprobendaten durch eine nicht zuf\u00e4llige Ursache beeinflusst werden.<\/span><\/p>\n Eine Testhypothese<\/strong> umfasst f\u00fcnf Schritte:<\/span><\/p>\n 1. Formulieren Sie die Hypothesen.<\/span><\/strong><\/p>\n Geben Sie die Null- und Alternativhypothese an. Diese beiden Hypothesen m\u00fcssen sich gegenseitig ausschlie\u00dfen. Wenn also eine wahr ist, muss die andere falsch sein.<\/span><\/p>\n 2. Bestimmen Sie ein Signifikanzniveau f\u00fcr die Hypothese.<\/span><\/strong><\/p>\n Entscheiden Sie sich f\u00fcr ein Signifikanzniveau. \u00dcbliche Optionen sind .01, .05 und .1.<\/span><\/p>\n 3. Finden Sie die Teststatistik.<\/span><\/strong><\/p>\n Finden Sie die Teststatistik und den entsprechenden p-Wert. Oft analysieren wir einen Populationsmittelwert oder -anteil und die allgemeine Formel zum Ermitteln der Teststatistik lautet: (Stichprobenstatistik \u2013 Populationsparameter) \/ (Standardabweichung der Statistik)<\/span><\/p>\n 4. Lehnen Sie die Nullhypothese ab oder lehnen Sie sie nicht ab.<\/strong><\/span><\/p>\n Bestimmen Sie anhand der Teststatistik oder des p-Werts, ob Sie die Nullhypothese basierend auf dem Signifikanzniveau ablehnen k\u00f6nnen oder nicht.<\/span><\/p>\n Der p-Wert<\/em> gibt uns Auskunft \u00fcber die St\u00e4rke der Beweise, die eine Nullhypothese st\u00fctzen. Wenn der p-Wert kleiner als das Signifikanzniveau ist, lehnen wir die Nullhypothese ab.<\/span><\/p>\n 5. Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n Interpretieren Sie die Ergebnisse des Hypothesentests im Kontext der gestellten Frage.<\/span><\/p>\n Beim Testen einer Hypothese k\u00f6nnen zwei Arten von Entscheidungsfehlern auftreten:<\/span><\/p>\n Fehler vom Typ I:<\/strong> Sie lehnen die Nullhypothese ab, obwohl sie tats\u00e4chlich wahr ist. Die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler vom Typ I zu begehen, entspricht dem Signifikanzniveau, das oft als Alpha<\/em> bezeichnet und mit \u03b1 bezeichnet wird.<\/span><\/p>\n Fehler vom Typ II:<\/strong> Sie k\u00f6nnen die Nullhypothese nicht ablehnen, obwohl sie tats\u00e4chlich falsch ist. Die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler vom Typ II zu machen, wird als Testleistung oder Beta<\/em><\/a> bezeichnet und mit \u03b2 bezeichnet.<\/span><\/p>\n Eine statistische Hypothese kann einseitig oder zweiseitig sein.<\/span><\/p>\n Eine einseitige Hypothese<\/strong> besteht darin, eine \u201egr\u00f6\u00dfer als\u201c oder \u201ekleiner als\u201c-Aussage zu machen.<\/span><\/p>\n Angenommen, die durchschnittliche K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe eines Mannes in den Vereinigten Staaten betr\u00e4gt 70 Zoll oder mehr. Die Nullhypothese w\u00e4re H0: \u00b5 \u2265 70 Zoll und die Alternativhypothese w\u00e4re Ha: \u00b5 < 70 Zoll.<\/span><\/p>\n Eine zweiseitige Hypothese<\/strong> besteht darin, eine \u201egleich\u201c- oder \u201eungleich\u201c-Aussage zu treffen.<\/span><\/p>\n Angenommen, die durchschnittliche Gr\u00f6\u00dfe eines Mannes in den Vereinigten Staaten betr\u00e4gt 70 Zoll. Die Nullhypothese w\u00e4re H0: \u00b5 = 70 Zoll und die Alternativhypothese w\u00e4re Ha: \u00b5 \u2260 70 Zoll.<\/span><\/p>\n Hinweis:<\/em> Das Gleichheitszeichen ist immer in der Nullhypothese enthalten, unabh\u00e4ngig davon, ob es =, \u2265 oder \u2264 ist.<\/span><\/p>\n Verwandt:<\/strong> Was ist eine Richtungshypothese?<\/span><\/p>\n Abh\u00e4ngig von der Art der Daten, mit denen Sie arbeiten, und dem Ziel Ihrer Analyse k\u00f6nnen Sie viele Arten von Hypothesentests durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials bieten eine Erl\u00e4uterung der g\u00e4ngigsten Arten des Hypothesentests:<\/span><\/p>\n Einf\u00fchrung in den T-Test bei einer Stichprobe<\/a> Eine statistische Hypothese ist eine Annahme \u00fcber einen Populationsparameter . Wir k\u00f6nnen beispielsweise davon ausgehen, dass die durchschnittliche Gr\u00f6\u00dfe eines Mannes in den Vereinigten Staaten 70 Zoll betr\u00e4gt. Die Hypothese bez\u00fcglich der K\u00f6rpergr\u00f6\u00dfe ist die statistische Hypothese und die wahre Durchschnittsgr\u00f6\u00dfe eines Mannes in den Vereinigten Staaten ist der Bev\u00f6lkerungsparameter . Ein Hypothesentest ist ein […]<\/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 Die zwei Arten statistischer Hypothesen<\/span><\/strong><\/h2>\n
Hypothesentest<\/strong><\/span><\/h2>\n
Die zwei Arten von Entscheidungsfehlern<\/span><\/strong><\/h2>\n
Einseitige und bilaterale Tests<\/strong><\/span><\/h2>\n
Arten des Hypothesentests<\/strong><\/span><\/h2>\n
Einf\u00fchrung in den T-Test bei zwei Stichproben<\/a>
Einf\u00fchrung in den T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a>
Einf\u00fchrung in den Single Proportion Z-Test<\/a>
Einf\u00fchrung in den Zwei-Proportionen-Z-Test<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"