Hypothesentests

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.

Quick Info

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
1 Tag
10.02.2025
22.04.2025

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.

Nutzen

  • Fundierte Entscheidungsfindungen
  • Fehler minimieren
  • Wissenschaftliche Glaubwürdigkeit erhöhen
  • (Nicht)zufällige Effekte erkennen
  • Quantifizieren von Unsicherheiten

Risiken

  • Fehlerhafte Interpretationen
  • Überinterpretation vom p-Wert möglich