{"id":916,"date":"2023-07-28T07:54:12","date_gmt":"2023-07-28T07:54:12","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/"},"modified":"2023-07-28T07:54:12","modified_gmt":"2023-07-28T07:54:12","slug":"p-chi-quadrat-wert-r-statistik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/","title":{"rendered":"So berechnen sie den p-wert einer chi-quadrat-statistik in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Jedes Mal, wenn Sie einen Chi-Quadrat-Test durchf\u00fchren, erhalten Sie eine Chi-Quadrat-Teststatistik. Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen Sie den p-Wert ermitteln, der dieser Teststatistik entspricht, um festzustellen, ob die Testergebnisse statistisch signifikant sind oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den p-Wert zu finden, der einer Chi-Quadrat-Teststatistik in R entspricht, k\u00f6nnen Sie die <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/stats\/versions\/3.6.2\/topics\/Chisquare\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Funktion pchisq()<\/a> verwenden, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>pchisq(q, df, Lower.tail = TRUE)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>q:<\/strong> Die Chi-Quadrat-Teststatistik<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>df:<\/strong> Freiheitsgrade<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Lower.tail:<\/strong> Wenn TRUE, wird die linke Wahrscheinlichkeit von <strong>q<\/strong> in der Chi-Quadrat-Verteilung zur\u00fcckgegeben. Bei FALSE wird die Wahrscheinlichkeit rechts von <strong>q<\/strong> in der Chi-Quadrat-Verteilung zur\u00fcckgegeben. Der Standardwert ist TRUE.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Chi-Quadrat-Anpassungstest<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">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<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Montag:<\/strong> 50 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dienstag:<\/strong> 60 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mittwoch:<\/strong> 40 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Donnerstag:<\/strong> 47 Kunden<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Freitag:<\/strong> 53 Kunden<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nach der Durchf\u00fchrung eines <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-anpassungstest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Chi-Quadrat-Anpassungstests<\/a> stellt der Forscher Folgendes fest:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Chi-Quadrat-Teststatistik (X <sup>2<\/sup> ): <strong>4,36<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Freiheitsgrade: (df): <strong>4<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den mit dieser Chi-Quadrat-Teststatistik und den Freiheitsgraden verkn\u00fcpften p-Wert zu ermitteln, k\u00f6nnen wir den folgenden Code in R verwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find p-value for the Chi-Square test statistic<\/span>\npchisq(q=4.36, df=4, lower.tail= <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> )\n\n[1] 0.3594721<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,359<\/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<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Chi-Quadrat-Test der Unabh\u00e4ngigkeit<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Forscher wollen wissen, ob das Geschlecht mit der Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei zusammenh\u00e4ngt. Sie nehmen eine einfache Zufallsstichprobe von 500 W\u00e4hlern und befragen sie zu ihrer Pr\u00e4ferenz f\u00fcr eine politische Partei. Nach der Durchf\u00fchrung eines <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-unabhangigkeitstest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstests<\/a> stellen sie Folgendes fest:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Chi-Quadrat-Teststatistik (X <sup>2<\/sup> ): <strong>0,8642<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Freiheitsgrade: (df): <strong>2<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den mit dieser Chi-Quadrat-Teststatistik und den Freiheitsgraden verkn\u00fcpften p-Wert zu ermitteln, k\u00f6nnen wir den folgenden Code in R verwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find p-value for the Chi-Square test statistic<\/span>\npchisq(q=0.8642, df=2, lower.tail= <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> )\n\n[1] 0.6491445<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,649<\/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<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwandte Themen:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/chi-quadrat-unabhangigkeitstest-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">So f\u00fchren Sie einen Chi-Quadrat-Unabh\u00e4ngigkeitstest in R durch<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Die vollst\u00e4ndige Dokumentation f\u00fcr die Funktion pchisq() finden Sie <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/stats\/versions\/3.6.2\/topics\/Chisquare\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hier<\/a> .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jedes Mal, wenn Sie einen Chi-Quadrat-Test durchf\u00fchren, erhalten Sie eine Chi-Quadrat-Teststatistik. 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Um den p-Wert zu finden, der einer Chi-Quadrat-Teststatistik in R entspricht, k\u00f6nnen Sie die Funktion pchisq() verwenden, die die folgende Syntax verwendet: pchisq(q, df, [&hellip;]<\/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":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So berechnen Sie den P-Wert einer Chi-Quadrat-Statistik in R - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung, wie der p-Wert einer Chi-Quadrat-Statistik in R berechnet wird.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So berechnen Sie den P-Wert einer Chi-Quadrat-Statistik in R - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung, wie der p-Wert einer Chi-Quadrat-Statistik in R berechnet wird.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T07:54:12+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/\",\"name\":\"So berechnen Sie den P-Wert einer Chi-Quadrat-Statistik in R - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T07:54:12+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T07:54:12+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"Eine einfache Erkl\u00e4rung, wie der p-Wert einer Chi-Quadrat-Statistik in R berechnet wird.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/p-chi-quadrat-wert-r-statistik\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So berechnen sie den p-wert einer chi-quadrat-statistik in r\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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