Notes in Statistisches Testen I

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Published	09/02/2024	Eine Behauptung ist erst dann eine wissenschaftliche Behauptung, wenn man sie {{c1::empirisch falzifizieren}} kann.
Published	09/02/2024	Wissenschaftliche Fragestellungen werden häufig in Form {{c1::sich gegenseitig ausschließender Hypothesen (H0 vs. HA)}} formuliert.
Published	09/02/2024	Die {{c1::Nullhypothese}} wurde definiert, als das, wovon der Wissenschaftler erwartet (wünscht), dass es {{c2::falsch}} ist.
Published	09/02/2024	Um die Entscheidung zwischen {{c3::Nullhypothese}} und {{c3::Alternativhypothese}} zu treffen, geht man bei allen statistischen Tests wie fo…
Published	09/02/2024	{{c1::Typ I Fehler}} wird begangen, wenn die Nullhypothese H0 {{c2::verworfen}} wird, obwohl sie {{c2::wahr}} ist.
Published	09/02/2024	{{c1::Typ II Fehler}} wird begangen, wenn die Nullhypothese H0 {{c2::beibehalten}} wird, obwohl sie {{c2::falsch}}ist.
Published	09/02/2024	Die Wahrscheinlichkeit für einen Typ I Fehler wird nach oben hin durch das {{c1::Signifikanzniveau α}} begrenzt
Published	09/02/2024	Die Wahrscheinlichkeit eines Typ II Fehlers wird als {{c1::β}} bezeichnet.
Published	09/02/2024	Die Gegenwahrscheinlichkeit {{c1::1-β}} eines Typ II Fehlers bezeichnet man als {{c1::Power }}
Published	09/02/2024	Je weiter die Verteilung von der Verteilung der Nullhypothese abweicht (Abweichung = Effektstärke), desto {{c1::größer}} ist die {{c1::Power}}.
Published	09/02/2024	Je {{c1::größer}} das Signifikanzniveau α, desto {{c1::kleiner}} die blaue Fläche unter der Verteilung und desto {{c1::größer}} die Power
Published	09/02/2024	Bei der einseitigen Alternativhypothese kann der Wissenschaftler das Signifikanzniveau auf {{c1::eine Seite}} packen, da er im Vorfeld (aufgrund …
Published	09/02/2024	Je {{c1::größer}} der Stichprobenumfang, desto {{c1::höher}} die Power.
Published	09/02/2024	wenn man das Signifikanzniveau α {{c1::vekleinert}}, braucht man eine {{c1::größere}} Stichprobe.
Published	09/02/2024	Wenn man die Power vergrößern will, muss man die Stichprobe {{c1::erhöhen}}.
Published	09/02/2024	Je kleiner der Effekt ist, den man nachweisen möchte, desto {{c1::größer}} muss die Stichprobe sein.
Published	09/02/2024	Der {{c1::p-Wert}} ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die Teststatistik T den beobachteten Wert oder einen noch unwahrscheinlicheren Wert annimmt,…
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