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PWA (Fach) / Statistische Hypothesenprüfung (Lektion)
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Diese Lektion wurde von lenniman99 erstellt.
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- Nullhypothesen Basis der statistischen Hpothesenprüfung Müssen mathematisch eindeutige Situationen darstellen
- Alternativhpothesen Aus Forschungsfrage hergeleitet Gegenereignis zur Nullhypothese Zwei Arten: ungerichtet oder gerichtet
- p-Wert Eine bedingte Wahrscheinlichkeit Gibt die Wahrscheinlichkeit für das beobachtete oder ein noch extremeres Ereignis an, vorausgesetzt die unter der H0 getroffene Annahme ist gültig.
- Wann ist ein Ergebnis signifikant? Ein Ergebnis wird als signifikant bezeichnet, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass es zufällig aufgetreten ist, sehr gering ist
- Alpha Niveau Legt fest, ab wann ein Ergebnis „zu unwahrscheinlich“ ist. Wird üblicherweise mit 5 oder 1 Prozent festgelegt. Ist der p-Wert , ist das Ergebnis signifikant. Wahl des -Niveaus kann Ergebnis beeinflussen. z.B. p=.03 bei =5% => signifikantbei =1% => nicht signifikant Sollte daher vor der Datenerhebung festgelegt werden.
- Welche Arten von Fehlern können auftreten? Alpha-Fehler: Gegen H0, obwohl H0 stimmt Beta-Fehler: Für H0, obwolh H0 nicht stimmt
- Signifikanz hängt nicht nur von der Größe des Unterschieds ab, sondern auch von… Der Effektgröße Varianz der Messwerte Qualität des Teste Stichprobengröße Alpha-Niveau Einseitig vs zweiseitige Fragestellungen
- Relevanter Effekt Der Unterschied, welcher zwischen zwei Populationen bestehen muss, um von einem (klinisch) bedeutsamen Unterschied sprechen zu können
- Power(=statistische Macht) Wahrscheinlichkeit eines statistischen signifikanten Ergebnisses, vorausgesetzt der interessierende Effekt existiert tatsächlich Je größer die Power einer Studie sein soll, desto größer muss die Stichprobe sein
- Bedeutung der Fallzahl Bei nicht signifikantem Ergebnis Frage, ob die Stichprobe groß genug war, um interessierenden Effekt zu finden bei signifikanten Ergebnis Muss sich fragen, ob der gefundene Effekt auch von praktischer Bedeutung ist
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