Warum würden wir die Nullhypothese ablehnen?
In statistischer Sprache formuliert heißt das: Wir würden also die Nullhypothese ablehnen, obwohl sie in der Realität wahr ist. Man muss sich vor Durchführung des Tests auf ein Signifikanzniveau, genannt \\(\\alpha\\), festlegen, das die maximale Wahrscheinlichkeit festlegt, mit der uns so ein Fehler passieren darf.
Kann ein Arbeitnehmer die Durchführung eines Tests verweigert werden?
Verweigert ein Arbeitnehmer die Durchführung eines Tests, obwohl nach den landesrechtlichen Vorgaben im konkreten Fall eine Testpflicht besteht, muss er mit arbeitsrechtlichen Konsequenzen rechnen.
Warum lehnte ich die Tests in der Schule ab?
Manche Eltern jüngerer Kinder lehnten die Tests in der Schule auch deswegen ab, wenn Abstriche durch unbekannte Personen in einer nicht vertrauten Umgebung durchgeführt würden. Auch in Niedersachsen regt sich Widerstand dagegen, dass sich Schüler in der Schule selbst testen müssen.
Was muss man vor Durchführung des Tests festlegen?
Man muss sich vor Durchführung des Tests auf ein Signifikanzniveau, genannt (alpha), festlegen, das die maximale Wahrscheinlichkeit festlegt, mit der uns so ein Fehler passieren darf. Je sicherer wir mit unserer Entscheidung sein wollen, desto niedriger muss diese Fehlerwahrscheinlichkeit gewählt werden.
Wie Behältst du die Nullhypothese bei?
Du behältst die Nullhypothese bei, obwohl sie nicht zutrifft ( Fehler 2. Art ). Nur den Fehler erster Art kannst Du mit dem Signifikanzniveau α kontrollieren. Deshalb solltest Du die Nullhypothese immer negativ zu der Hypothese formulieren, deren Zutreffen Du vermutest.
Ist die Nullhypothese verworfen?
Wird die Nullhypothese verworfen (was Du aus Sicht des Herstellers vermutest und hoffst), so ist die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 1. Art mit dem Signifikanzniveau von α bestimmt.
Wie hoch ist die Signifikanz einer Nullhypothese?
Es besagt, dass mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit die Nullhypothese fälschlicherweise abgelehnt wird. Man legt es extern fest, meist auf 5%. In besonderen Fällen, die sehr hohe Signifikanz erfordern, setzt man das Signifikanzniveau niedriger, z.B. bei 1%, an. Das dient zur Minimierung der Fehlerwahrscheinlichkeit.