{"id":533,"date":"2023-07-29T14:20:40","date_gmt":"2023-07-29T14:20:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/so-finden-sie-den-p-wert-der-chi-quadrat-verteilungstabelle\/"},"modified":"2023-07-29T14:20:40","modified_gmt":"2023-07-29T14:20:40","slug":"so-finden-sie-den-p-wert-der-chi-quadrat-verteilungstabelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/so-finden-sie-den-p-wert-der-chi-quadrat-verteilungstabelle\/","title":{"rendered":"So ermitteln sie den p-wert aus der chi-quadrat-verteilungstabelle"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Die Chi-Quadrat-Verteilungstabelle <strong>&nbsp;<\/strong> ist eine Tabelle, die die kritischen Werte der Chi-Quadrat-Verteilung zeigt. Um die Chi-Quadrat-Verteilungstabelle verwenden zu k\u00f6nnen, ben\u00f6tigen Sie nur zwei Werte:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ein Signifikanzniveau (\u00fcbliche Werte sind 0,01, 0,05 und 0,10)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Freiheitsgrade<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Chi-Quadrat-Verteilungstabelle wird \u00fcblicherweise in den folgenden statistischen Tests verwendet:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-unabhangigkeitstest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Chi-Quadrat-Test der Unabh\u00e4ngigkeit<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungstest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Chi-Quadrat-Anpassungstest<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie jeden dieser Tests durchf\u00fchren, erhalten Sie eine <em><sup>Teststatistik<\/sup><\/em> Um herauszufinden, ob diese Teststatistik auf einem bestimmten Alpha-Niveau statistisch signifikant ist, haben Sie zwei M\u00f6glichkeiten:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Vergleichen Sie die <em>X <sup>2-<\/sup><\/em> Teststatistik mit einem kritischen Wert aus der Chi-Quadrat-Verteilungstabelle.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Vergleichen Sie den p-Wert <em><sup>der<\/sup><\/em> Teststatistik <em>&nbsp;<\/em> auf einem gew\u00e4hlten Alpha-Level.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sehen wir uns ein Beispiel f\u00fcr die Verwendung jedes dieser Ans\u00e4tze an.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiele<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir f\u00fchren eine Art Chi-Quadrat-Test durch und erhalten eine <em><sup>X2-<\/sup><\/em> Teststatistik von <strong>27,42<\/strong> und unsere Freiheitsgrade betragen <strong>14<\/strong> . Wir w\u00fcrden gerne wissen, ob diese Ergebnisse statistisch signifikant sind.<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Vergleichen Sie die <em><sup>Teststatistik<\/sup><\/em> <em>&nbsp;<\/em> bei einem kritischen Wert der Chi-Quadrat-Verteilungstabelle<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der erste Ansatz, mit dem wir feststellen k\u00f6nnen, ob unsere Ergebnisse statistisch signifikant sind, besteht darin, die <em><sup>Teststatistik<\/sup><\/em> zu vergleichen <em>&nbsp;<\/em> von <strong>27,42<\/strong> zum kritischen Wert der Chi-Quadrat-Verteilungstabelle. Der kritische Wert ist der Wert in der Tabelle, der einem Signifikanzwert von <strong>0,05<\/strong> und Freiheitsgraden von <strong>14<\/strong> entspricht. Es stellt sich heraus, dass diese Zahl <strong>23.685<\/strong> betr\u00e4gt:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aus unserem <em><sup>statistischen<\/sup><\/em> Test <em>&nbsp;<\/em> ( <strong>27,42<\/strong> ) gr\u00f6\u00dfer als der kritische Wert ( <strong>23,685<\/strong> ) ist, lehnen wir die Nullhypothese unseres Tests ab. Wir verf\u00fcgen \u00fcber ausreichende Beweise daf\u00fcr, dass unsere Ergebnisse auf dem Alpha-Niveau von 0,05 statistisch signifikant sind.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Vergleichen Sie den p-Wert <em><sup>der<\/sup><\/em> Teststatistik <em>&nbsp;<\/em> auf einem gew\u00e4hlten Alpha-Level<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der zweite Ansatz, mit dem wir bestimmen k\u00f6nnen, ob unsere Ergebnisse statistisch signifikant sind, besteht darin, den p-Wert f\u00fcr die Teststatistik <em>X2 zu ermitteln <sup>.<\/sup><\/em> <em>&nbsp;<\/em> ab <strong>27.42<\/strong> . Um diesen p-Wert zu ermitteln, <strong>k\u00f6nnen wir die Chi-Quadrat-Verteilungstabelle nicht verwenden, da sie uns nur kritische Werte und keine p-Werte liefert<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um diesen p-Wert zu ermitteln, m\u00fcssen wir also einen<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-p-wert-rechner\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Chi-Quadrat-Verteilungsrechner<\/a> <span style=\"color: #000000;\">mit den folgenden Eingaben verwenden:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong><em>Hinweis<\/em><\/strong> <em>: Geben Sie die Werte f\u00fcr \u201eFreiheitsgrade\u201c und \u201eKritischer Chi-Quadrat-Wert\u201c ein, lassen Sie \u201eKumulative Wahrscheinlichkeit\u201c jedoch leer und klicken Sie auf die Schaltfl\u00e4che \u201eP-Wert berechnen\u201c.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Rechner gibt die kumulative Wahrscheinlichkeit zur\u00fcck. Um den p-Wert zu ermitteln, k\u00f6nnen wir also einfach 1 \u2013 0,98303 = <strong>0,01697<\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert <strong>(0,01697)<\/strong> unter unserem Alpha-Wert von <strong>0,05<\/strong> liegt, lehnen wir die Nullhypothese unseres Tests ab. Wir verf\u00fcgen \u00fcber ausreichende Beweise daf\u00fcr, dass unsere Ergebnisse auf dem Alpha-Niveau von 0,05 statistisch signifikant sind.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Wann ist die Chi-Quadrat-Verteilungstabelle zu verwenden?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn Sie den kritischen Chi-Quadrat-Wert f\u00fcr ein bestimmtes Signifikanzniveau und bestimmte Freiheitsgrade ermitteln m\u00f6chten, sollten Sie die Chi-Quadrat-Verteilungstabelle verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stattdessen <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-p-wert-rechner\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">,<\/a> wenn Sie eine <em><sup>bestimmte<\/sup><\/em> Teststatistik haben<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Chi-Quadrat-Verteilungstabelle &nbsp; ist eine Tabelle, die die kritischen Werte der Chi-Quadrat-Verteilung zeigt. 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