Zusammenfassung
Die große Anzahl verfügbarer Hypothesentests führt schnell zu einer gewissen Orientierungslosigkeit und vermeintlichen Beliebigkeit bei ihrer Verwendung. Dieses Kapitel liefert neben generellen Hinweisen zu einer Testauswahl auch eine grobe Klassifikation als Orientierungshilfe. Die Funktionsweise aller vorgestellten Tests wird besprochen, ohne zu sehr auf formale Details einzugehen. Zur Veranschaulichung der Tests anhand konkreter Beispiele wird die kostenlose Software PQRS verwendet.
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Notes
- 1.
Ein Beispiel ist ein Münzwurf, bei dem z. B. „Kopf“ als Erfolgsfall festgelegt wird.
- 2.
Es sei angemerkt, dass die Dichtefunktion der Binomialverteilung nur bei einer Erfolgs‑ bzw. Misserfolgswahrscheinlichkeit von 0,5 symmetrisch ist. Bei allen anderen Werten müsste man die Balken am linken und rechten Ende der Dichtefunktion einzeln aufaddieren um den p‐Wert zu erhalten.
- 3.
Für die Durchführung eines Multinomialtests in R benötigen wir beispielsweise das Package „EMT“ (Exact Multinomial Test) von Uwe Menzel, was auf jedem CRAN Server zur Verfügung steht. Die Durchführung geschieht dann mit Hilfe des Befehls multinomial.test().
- 4.
Weil eine einzige Klasse (k = 1) keine Anhaltspunkte für eine Abweichung von Erwartung und Beobachtung ermöglicht, wird die Anzahl der Klassen für den Freiheitsgrad um Eins reduziert.
- 5.
Im Beispiel dieses Abschnittes wird das anhand eines Zahlenbeispiels verdeutlicht.
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Weimann, J., Brosig-Koch, J. (2019). Auswahl statistischer Tests. In: Einführung in die experimentelle Wirtschaftsforschung. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32765-0_24
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