• Wie entscheidet man, welche Hypothese am Ende gilt? (Da wusste ich nicht ganz, worauf er raus will, weil ich keine Kriterien dafür kenne. Er hat dann gemeint, er will irgendwie auf p-Hacking raus, also dass man sich die „größtmögliche“ WS für eine Hypothese nicht einfach durch eine passende Prior-Verteilung zurechtlegt, aber ich habe dann nur gesagt, dass man sich für die mit der größten WS entscheidet.)
○ Kommt auf den Test drauf an
○ Bei Fisher: kann man keine Aussage machen
○ Bei Neyman & Pearson: Handlungsempfehlungen (Aber: Abhängigmachen von Effekt- und Teststärke!)
○ In der Theorie: Wenn der p-Wert das Alphaniveau unterschreitet: Verwerfen der Hypothese
○ Bei Bayes: Man entscheidet sich für die Hypothese, die am Wahrscheinlichsten ist
• Unterschied exakter/asymptotischer Test erklären
• Nimmt man bei asymptotischen Tests immer Normalverteilung an? Nein, gibt auch X²-Verteilung
• Hilft es einem trotzdem, dass man eine Normalverteilung annehmen kann?
• Einen exakten Test genauer beschreiben: Binomialtest erklärt
Binomialtest ist ein Hypothesentest
Wann verwendet man den? Wenn ich prüfen möchte, ob die Häufigkeitsverteilung einer dichotomen Variable einer vermuteten/erwarteten Verteilung entspricht
Woher nimmt man die vermutete/erwartete Häufigkeit? Stammt aus der Grundgesamt, dann wird überprüft ob meine Stichprobe mit der Grundgesamtheit übereinstimmt oder nicht.
Beispiel einer überarbeiteten Verkaufsseite: Vermutete Häufigkeit der Verkäufe wäre dann die der alten Seite und die zu testende wäre die der neuen Seite.
Nullhypothese: Es gibt keinen Unterschied
Alternativhypothese: Es gibt keinen Unterschied (ungerichtete Hyp., man kann auch eine gerichtete machen)
• Was untersucht man beim U-Test? Unterschied durchschnittlicher Rang bei zwei unabh. Stichproben, habe ihn dann einfach noch erklärt
Ordinalskalierte Daten?
• Was ist der P-Wert, was sagt der aus, wie interpretieren wir das und was machen wir dann
mit Bayes
○ p-Wert = wahrscheinlichkeit, die Daten zu erlangen, wenn die Hypothese gilt
○ Bayes (Posterior W.) = Wahrschienlichkeit dafür, dass die Hypothese(n) gilt/gelten unter den Daten
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