Signifikanztest
(Weitergeleitet von Statistischer Test)
Ein Signifikanztest dient in der Statistik als Hinweis darauf, ob die Nullhypothese einer Untersuchung verworfen werden kann oder nicht.
Vorraussetzung für einen Signifikanztest ist, dass die Stichprobe randomisiert sein muss (Zufallsstichprobe)
Auswahl des Signifikanztestverfahrens
Bei der Auswahl des geeigneten Verfahrens ist von entscheidener Bedeutung:
- das Datenniveau (nominal-ordinal-metrisch)
- ob die Daten normalverteilt sind
- die Stichprobe (verbunden/unverbunden)
METRISCH | ||||||||
NOMINAL | ORDINAL | nicht normalverteilt, aber ähnlich |
normalverteilt | |||||
unabhängig | abhängig | unabhängig | abhängig | unabhängig | abhängig | unabhängig | abhängig | |
χ2 für: k x l -Felder 2 x 2 Felder |
χ2 McNemar-Test für: 2 x 2 Felder |
Mann-Whitney |
Wilcoxon |
Mann-Whitney |
Wilcoxon |
F-Test (Varianzquotiententest) entscheidet über: |
t-Test für verbundene Stichproben | |
Varianz- homogenität t-Test |
Varianz- heterogenität Welch-Test | |||||||
nichtparametrische Testverfahren | parametrische Testverfahren |
Um mit den Tests richtig arbeiten (die Formeln richtig umsetzen) zu können muss man sich im Klaren sein, was im konkreten Fall Null- und Alternativhypothese ist.
- Die Nullhypothese (H0) besagt immer: Es gibt keinen Unterschied
- Die Alternativhypothese (H1) besagt immer: Es gibt einen Unterschied
- Als Alpha-Fehler (Fehler erster Art) bezeichnet man irrtümlich positive Testergebnisse (die Nullhypothese wird irrtümlich verworfen)
- Als Beta-Fehler (Fehler zweiter Art) bezeichnet man irrtümlich negative Testergebnisse (die Nullhypothese wird irrtümlich beibehalten)
siehe auch
Fallzahlschätzung, Signifikanz