Was macht inferenzstatistik?

Was macht inferenzstatistik?

„Inferenzstatistik“ bedeutet übersetzt „schließende Statistik“. Damit ist der Schluss von den erhobenen Daten einer Stichprobe auf Werte in der Population gemeint. In der Natur sind sehr viele Merkmale normalverteilt. Dies gilt beispielsweise für die Körpergröße, Intelligenz oder das Sehvermögen.

Was ist die Grundlage der inferenzstatistik?

Die Inferenzstatistik (Induktive Statistik oder schließende Statistik) liefert Regeln und Verfahren; anhand derer statistisch bedeutsame Unterschiede verschiedener Merkmalslisten von Stichproben erkannt werden. Inferenzstatistik hat Verfahren mit denen statistische Hypothesen geprüft werden können.

Ist Korrelation deskriptiv?

Deskriptive oder auch Explorative Statistik trifft immer Aussagen über vorhandene Daten, d.h. es handelt sich hierbei um eine beschreibende Statistik. Dazu zählen Verfahren zur Berechnung von Lage-und Streuungsmaßen, Korrelationen und Regressionen.

Warum ist Varianzhomogenität wichtig?

Varianzhomogenität (auch Homoskedastizität genannt) ist eine Voraussetzung des ungepaarten t-Tests. Bei gegebener Varianzhomogenität ist die Varianz in den beiden Gruppen (etwa) gleich. Der ungepaarte t-Test verwendet den Standardfehler zur Berechnung des t-Werts aus der dann letztlich die Signifikanz berechnet wird.

Was ist die Teststärke?

Teststärke Definition power) bzw. Güte eines Hypothesentests gibt die Wahrscheinlichkeit an, die Nullhypothese zu verwerfen, wenn diese falsch ist (d.h., die Falschheit der Nullhypothese zu erkennen) oder anders herum: die Wahrscheinlichkeit, die Alternativhypothese anzunehmen, wenn sie richtig ist.

Wann Varianzhomogenität gegeben?

Varianzhomogenität ist gegeben, wenn die Varianz in allen Gruppen etwa gleich ist. Ist dies nicht der Fall, würde dies die Wahrscheinlichkeit einen Fehler 1. Art zu begehen erhöhen.

Was ist Varianzhomogenität?

Varianzhomogenität (auch Homoskedastizität genannt) ist eine Voraussetzung des ungepaarten t-Tests. Bei gegebener Varianzhomogenität ist die Varianz in den beiden Gruppen (etwa) gleich. Der Standardfehler berechnet sich aus der Standardabweichung und der Stichprobengröße.

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