Inferenzstatistik (analytische Statistik)
Grundgesamtheit als Gesamtmenge aller Beobachtungseinheiten
Untersuchung der Grundgesamtheit bei Vollerhebung
Untersuchung Ausschnitt der Grundgesamtheit bei Stichprobenerhebung
—> Identische Wahrscheinlichkeit der einzelnen Objekte
—> Spezifische Repräsentativität bei teilweiser identischen relevanten
Merkmalen mit Grundgesamtheit
—> Globale Repräsentativität bei identischen Merkmalen mit
Grundgesamtheit
Alternativhypothese H1
Hypothese die wir aufstellen
Unterschied zwischen zwei oder mehreren Gruppen
H1 Es besteht ein Unterschied zwischen A und B
Nullhypothese H0
Gegenteilige Hypothese der Alternativhypothese
kein Unterschied in Bezug auf ein Merkmal
H0 Es besteht kein Unterschied zwischen A und B
Hypothesentest
Alpha-Fehler als fälschliche Entscheidung für H1 (Fehler 1. Art)
Beta-Fehler als fälschliche Entscheidung für H0(Fehler 2.Art)
Irrtumswahrscheinlichkeit
Wahrscheinlichkeit eines Irrtums zur Annahme der Alternativhypothese H1
Je kleiner die Wahrscheinlichkeit p desto kleiner ist die Irrtumswahrscheinlichkeit
Ist eine Richtung der Annahme vorgegeben so wird einseitig getestet
Ist eine generelle Annahme vorgegeben so werden beide Seiten getestet
nicht signifikant
p > .05 (n.s.)
signifikant
p <= .05 (*)
sehr signifikant
p <= .01 (**)
hoch signifikant
p <= .001
U Test
zwei Variablen
nicht normalverteilt (nicht parametrisch)
unabhängige Variablien
Wilcoxon Test
abhängige Variablen
H Test
mehr als zwei Variablen
unabhängige Variablen
Friedmann Test
T Test
normalverteilt (parametrisch)
T Test für abhängige Stichproben
einfaktorielle Varianzanaöyse (ANOVA)
Varianzanalyse mit Messwiederholung
Kolmogorov Smirnov Test (K-S Test)
Überprüft das Vorliegen einer Normalverteilung
Keine Normalverteilung bei für signifikantes Ergebnis p < .05
Keine Verfahren auf Grundlage einer Normalverteilung
Post Hoc Test
Bei signifikantem Ergebnis der Varianzanalyse zur Darstellung der Unterscheidung aller Mittelwerte
Tukey HSD Test ermöglicht paarweise Vergleiche ohne Verlust der Teststärke
Teststärke ist mindestens genauso groß wie die des Haupteffekts der ANOVA
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