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Methodische Grundlagen (Subject) / Analytische Statistik (Lesson)
- Was ist das Ziel der analytischen Statistik? Eine aus einer Theorie abgeleiteten Aussage (Hypothese) wird anhand der empirischen Realität überprüft grundlegende Frage: Inwieweit kann die Theorie durch die stichprobenartig gewonnen Daten bestätigt werden?
- Alternativhypothese (H1) > eine zu prüfende H, die über den bisherigen Erkenntnisstand einer Wissenschaft hinausgeht, zu diesem in Widerspruch steht oder ihn ergänzt > innovativ und beinhaltet einen Erkenntnisgewinn
- Nullhypothese (H0) > wird in Abhängigkeit der zu überprüfenden Alternativhypothese formuiert und konkurriert mit H1 > beinhaltet keine eigenständige inhaltliche Aussage, sondern postuliert lediglich, dass das Gegenteil der Alternativ-H der Fall ist
- Sensitivität > Empfindlichkeit > bezeichnet die richtig-positiv-Rate = Anteil der aufgrund des Tests als "krank" diagnostizierten Personen unter allen tatsächlich Erkrankten der untersuchten Stichprobe > besonders sensitiv = kann eine Erkrankung mit hoher Sicherheit ausschließen
- Spezifität > Treffsicherheit > bezeichnet die richtig-negativ-Rate eines Tests = Anteil der aufgrund des Tests als §gesund" diagnostizierten Personen und allen tatsächlich Nicht-Erkrankten der untersuchten Stichprobe > besonders spezifisch = kann eine Erkrankung mit hoher Sicherheit bestätigen
- alpha-Fehler (Auch Fehler 1. Art) Eine empirisch zutreffende Nullhypothese wird aufgrund von Testresultaten zugunsten der Alternativhypothese verworfen > Herr Beck wird als "krank" gelabelt, obgleich er gesund ist)
- Beta-Fehler (Fehler 2. Art) > Eine Nullhypothese wird aufgrund von Testresultaten akzeptiert, obwohl sie in der Realität nicht zutrifft > Herr Beck wird als "gesund" gelabelt, obwohl er doch krank ist
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