{"id":703,"date":"2023-07-29T01:01:24","date_gmt":"2023-07-29T01:01:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-test-unabhangigkeit-ti-84-rechner\/"},"modified":"2023-07-29T01:01:24","modified_gmt":"2023-07-29T01:01:24","slug":"chi-quadrat-test-unabhangigkeit-ti-84-rechner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-test-unabhangigkeit-ti-84-rechner\/","title":{"rendered":"Chi-quadrat-unabh\u00e4ngigkeitstest auf einem ti-84-rechner"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Ein Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest<\/a><\/strong> wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.<\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie auf einem TI-84-Rechner einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest auf einem TI-84-Rechner<\/strong><\/span><\/h3>\n

Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob das Geschlecht mit der Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei zusammenh\u00e4ngt oder nicht. Wir nehmen eine einfache Zufallsstichprobe von 500 W\u00e4hlern und befragen sie zu ihrer politischen Parteipr\u00e4ferenz. Die folgende Tabelle stellt die Ergebnisse der Umfrage dar:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\n Republikaner<\/strong><\/span><\/td>\n Demokrat<\/strong><\/span><\/td>\n Unabh\u00e4ngig<\/strong><\/span><\/td>\n Gesamt<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
M\u00e4nnlich<\/strong><\/span><\/td>\n 120<\/span><\/td>\n 90<\/span><\/td>\n 40<\/span><\/td>\n 250<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Weiblich<\/strong><\/span><\/td>\n 110<\/span><\/td>\n 95<\/span><\/td>\n 45<\/span><\/td>\n 250<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Gesamt<\/strong><\/span><\/td>\n 230<\/span><\/td>\n 185<\/span><\/td>\n 85<\/span><\/td>\n 500<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

F\u00fchren Sie mit den folgenden Schritten einen Chi-Quadrat-Test zur Unabh\u00e4ngigkeit durch, um festzustellen, ob das Geschlecht mit der Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei zusammenh\u00e4ngt.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.<\/strong><\/span><\/p>\n

Zuerst geben wir die Daten in eine Matrix ein. Dr\u00fccken Sie 2nd und<\/span> dann x -1<\/sup><\/span> . Scrollen Sie nach unten zu \u201eBearbeiten\u201c<\/strong> , markieren Sie eine beliebige leere Matrix und dr\u00fccken Sie die Eingabetaste<\/span> . W\u00e4hlen Sie als N\u00e4chstes die Anzahl der Zeilen (in unserem Fall 2) und Spalten (in unserem Fall 3) aus, die in der Matrix verwendet werden sollen, und geben Sie die Rohdaten ein:<\/span> <\/p>\n

\"Rohmatrix<\/p>\n

Schritt 2: F\u00fchren Sie einen Chi-Quadrat-Test der Unabh\u00e4ngigkeit durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes f\u00fchren wir einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest f\u00fcr die soeben erstellte Matrix durch. Dr\u00fccken Sie stat<\/span> und scrollen Sie zu TESTS<\/strong> . Scrollen Sie dann nach unten zu X 2<\/sup> -Test<\/strong> und dr\u00fccken Sie die Eingabetaste<\/span> .<\/span> <\/p>\n

\"Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest<\/p>\n

W\u00e4hlen Sie f\u00fcr Observed<\/strong> die Matrix aus, in der Sie die Daten eingegeben haben. In unserem Fall haben wir Matrix A verwendet. F\u00fcr Expected<\/strong> kann es sich um eine beliebige leere Matrix handeln (der Rechner liefert automatisch die erwarteten Werte f\u00fcr uns). In unserem Fall belassen wir dies als Matrix B.<\/span><\/p>\n

Markieren Sie als N\u00e4chstes \u201eBerechnen\u201c<\/strong> und dr\u00fccken Sie die Eingabetaste<\/span> .<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel<\/p>\n

Die folgende Ausgabe wird automatisch angezeigt:<\/span> <\/p>\n

\"Ausgabe<\/p>\n

Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n

Die X2-<\/sup> Teststatistik betr\u00e4gt 0,8640<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt 0,6492<\/strong> . Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Das bedeutet, dass uns keine ausreichenden Belege daf\u00fcr vorliegen, dass ein Zusammenhang zwischen Geschlecht und politischen Parteipr\u00e4ferenzen besteht.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ein Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie auf einem TI-84-Rechner einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest durchf\u00fchren. Beispiel: Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest auf einem TI-84-Rechner Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob das Geschlecht mit der Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei zusammenh\u00e4ngt oder nicht. 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