Hypothesentests
Quick Info
Hypothesen bilden Vermutungen über potenzielle Zusammenhänge innerhalb Ihrer Daten. Durch den Einsatz von Hypothesentests haben Sie die Möglichkeit, diese Annahmen statistisch zu überprüfen. Sie können bestätigt oder verworfen werden. Jeder Hypothesentest stützt sich auf zwei fundamentale Konzepte: die Nullhypothese und die Alternativhypothese. Beide sind entscheidend dafür, ob eine Hypothese bestätigt oder abgelehnt wird.
Im Rahmen dieses Prozesses, werden Sie mit verschiedenen Testverfahren vertraut gemacht, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Daten auf eine statistisch fundierte Weise zu analysieren.
- Dauer:
- Nächste Starts:
- Webinar Termine
18.11.2024
- Alternativen:
- Einzelcoaching
- Inhouse
- Kleingruppe
- In den Sprachen:
Inhalte
● Grundgesamtheit
● Stichprobe
● Nullhypothese
● Alternativhypothese
● Konfidenzintervall
● Konfidenzniveau
● Signifikanzniveau
● Irrtumswahrscheinlichkeit
● p-Wert
● Test auf Normalverteilung
● T-Test & F-Test
● Varianzanalyse
● Test von Anteilen
● Alpha-Fehler
● Beta-Fehler
● Fehlerbalkendiagramm
● Stichprobenumfang
● Trennschärfe
● Effekt
● Praktische Beispiele
Wissenswertes
Hypothesentests sind statistische Verfahren, die verwendet werden, um Annahmen über eine Grundgesamtheit auf Basis von Stichprobendaten zu überprüfen. Diese Tests ermöglichen es Forschern und Analysten, Entscheidungen über die Gültigkeit von statistischen Hypothesen zu treffen, indem sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, mit der die beobachteten Daten auftreten, wenn die Nullhypothese wahr wäre.
Historie
Hypothesentests wurden im frühen 20. Jahrhundert von Statistikern wie Ronald Fisher, Jerzy Neyman und Egon Pearson entwickelt. Diese Methoden wurden geschaffen, um wissenschaftliche Forschung durch objektive Verfahren zur Überprüfung von Theorien und Hypothesen zu unterstützen.
Anwendung
Hypothesentests sind in vielen Bereichen wie Medizin, Psychologie, Sozialwissenschaften und Wirtschaftsforschung unerlässlich. Sie werden verwendet, um die Wirksamkeit von Behandlungen zu überprüfen, Unterschiede zwischen Gruppen zu bewerten und Trends in Daten zu analysieren.
Nutzen
- ● Fundierte Entscheidungsfindungen
- ● Fehler minimieren
- ● Wissenschaftliche Glaubwürdigkeit erhöhen
- ● (Nicht)zufällige Effekte erkennen
- ● Quantifizieren von Unsicherheiten
Risiken
- ● Fehlerhafte Interpretationen
- ● Überinterpretation vom p-Wert möglich