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.

1 Tag
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09.09.2024
18.11.2024
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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

Risiken

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