{"id":722,"date":"2023-07-28T23:32:04","date_gmt":"2023-07-28T23:32:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungsqualitatstest-excel\/"},"modified":"2023-07-28T23:32:04","modified_gmt":"2023-07-28T23:32:04","slug":"chi-quadrat-anpassungsqualitatstest-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungsqualitatstest-excel\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen chi-quadrat-fit-test in excel durch"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Mithilfe eines Chi-Quadrat-Anpassungstests<\/a><\/strong> wird ermittelt, ob eine kategoriale Variable einer hypothetischen Verteilung folgt oder nicht.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Excel einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: Chi-Quadrat-Anpassungstest in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n

Ein Ladenbesitzer sagt, dass an jedem Tag der Woche gleich viele Kunden in sein Gesch\u00e4ft kommen. Um diese Hypothese zu testen, erfasst ein unabh\u00e4ngiger Forscher die Anzahl der Kunden, die in einer bestimmten Woche in den Laden kommen, und stellt Folgendes fest:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Montag:<\/strong> 50 Kunden<\/span><\/li>\n
  • Dienstag:<\/strong> 60 Kunden<\/span><\/li>\n
  • Mittwoch:<\/strong> 40 Kunden<\/span><\/li>\n
  • Donnerstag:<\/strong> 47 Kunden<\/span><\/li>\n
  • Freitag:<\/strong> 53 Kunden<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Mit den folgenden Schritten f\u00fchren wir einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durch, um festzustellen, ob die Daten mit der Behauptung des Ladenbesitzers \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\n

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

    Zun\u00e4chst geben wir in einer Spalte die Datenwerte f\u00fcr die erwartete Kundenzahl pro Tag und in einer anderen Spalte die beobachtete Kundenzahl pro Tag ein:<\/span> <\/p>\n

    \"Anpassen<\/p>\n

    Hinweis:<\/strong> Insgesamt gab es 250 Kunden. Wenn der Ladenbesitzer also davon ausgeht, dass jeden Tag die gleiche Anzahl an Kunden das Gesch\u00e4ft betritt, w\u00fcrde er mit 50 Kunden pro Tag rechnen.<\/em><\/span><\/p>\n

    Schritt 2: Finden Sie den Unterschied zwischen den beobachteten und den erwarteten Werten.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Die Chi-Quadrat-Teststatistik f\u00fcr den Anpassungstest ist X 2<\/sup> = \u03a3(OE) 2<\/sup> \/ E.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Gold:<\/span><\/p>\n

      \n
    • \u03a3:<\/strong> ist ein ausgefallenes Symbol, das \u201eSumme\u201c bedeutet<\/span><\/li>\n
    • O:<\/strong> beobachteter Wert<\/span><\/li>\n
    • E:<\/strong> erwarteter Wert<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Die folgende Formel zeigt, wie (OE) 2<\/sup> \/E<\/strong> f\u00fcr jede Zeile berechnet wird:<\/span> <\/p>\n

      \"Eignungstest<\/p>\n

      Schritt 3: Berechnen Sie die Chi-Quadrat-Teststatistik und den entsprechenden p-Wert.<\/strong><\/span><\/p>\n

      Abschlie\u00dfend berechnen wir die Chi-Quadrat-Teststatistik sowie den entsprechenden p-Wert mithilfe der folgenden Formeln:<\/span> <\/p>\n

      \"Chi-Quadrat-Anpassungstest<\/p>\n

      Hinweis:<\/strong> Die Excel-Funktion CHISQ.DIST.RT(x, deg_freedom)<\/strong> gibt die richtige Wahrscheinlichkeit der Chi-Quadrat-Verteilung zur\u00fcck, die einer Teststatistik x<\/strong> und einem bestimmten Freiheitsgrad zugeordnet ist. Die Freiheitsgrade werden als n-1 berechnet. In diesem Fall ist deg_freedom = 5 \u2013 1 = 4.<\/span><\/p>\n

      Schritt 4: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n

      Die X2-<\/sup> Teststatistik f\u00fcr den Test betr\u00e4gt 4,36<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt 0,3595<\/strong> . Da dieser p-Wert nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Das bedeutet, dass uns nicht gen\u00fcgend Beweise daf\u00fcr vorliegen, dass sich die tats\u00e4chliche Kundenverteilung von der vom Ladenbesitzer gemeldeten unterscheidet.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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