Zusammenfassung
Die bisherige Betrachtung bezog sich auf die Schätzung von Parametern (Punktschätzung und Intervallschätzung). Nun sollen Vermutungen, Behauptungen oder Hypothesen über Verteilungen oder Parameter anhand von Stichproben untersucht werden. Im Grunde geht es darum, bei Entscheidungen unter Unsicherheit eben die Unsicherheit zu quantifizieren. Diesen Bereich der Statistik nennt man (statistisches) Testen. Natürlich kann man seine Entscheidungen auch aus dem Bauch heraus fällen, und damit muss man nicht einmal schlecht liegen. Wenn es aber darum geht, Entscheidungen zu rechtfertigen, einem Geldgeber oder einer Vorgesetzten gegenüber, dann ist es unerlässlich, objektiv nachvollziehbare Kriterien heranzuziehen, und genau dies leistet die Statistik.
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Notes
- 1.
Genauso gut liest man oft: Wenn \(P\leq\alpha\), dann \(H_{0}\) ablehnen zum Niveau \(\alpha\), denn der Fall der Gleichheit tritt mit Wahrscheinlichkeit null ein.
- 2.
Eine alternative Variante der Teststatistik verwendet im Einklang mit der Nullhypothese \(p_{0}\) statt \(\widehat{p}\) bei der Varianzschätzung:
$$\displaystyle Z_{0}=\dfrac{\widehat{p}-p_{0}}{\sqrt{\frac{{p_{0}}(1-{p_{0}})}{n}}}\,.$$Wir ziehen hier die Statistik \(Z\) vor, weil so der zweiseitige Test auf \(p\) direkt über das Konfidenzintervall ohne weitere Rechenschritte durchgeführt werden kann, siehe Abschn. 10.5.
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Hassler, U. (2018). Statistische Tests. In: Statistik im Bachelor-Studium. Studienbücher Wirtschaftsmathematik. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-20965-0_10
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-20965-0_10
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