E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Kritische Werte (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Entscheidung
H0 verwerfen, wenn χ² > χ²crit
2Übungsaufgaben
1.NormalverteilungMittel
Die IQ-Werte sind normalverteilt mit dem Mittelwert 100 Punkte und der Standardabweichung 15 Punkte. Welcher Anteil liegt zwischen 95,5 und 130,75 Punkte? Gib P als Dezimalzahl an.
μ = 100σ = 15x1 = 95,5x2 = 130,75
P =
2.NormalverteilungSchwer
Die IQ-Werte sind normalverteilt mit dem Mittelwert 100 Punkte und der Standardabweichung 15 Punkte. Ziehe die Grenze so, dass die schattierten oberen 85 % rechts davon liegen. Bestimme die Grenze x.
μ = 100 Punkteσ = 15 Punkte85%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
Ein 95-%-Konfidenzintervall für einen Mittelwert, basierend auf 25 Beobachtungen und bekanntem σ, hat eine Fehlermarge von 12. Wie groß ist die Fehlermarge E₂ eines 99-%-Intervalls aus denselben Daten?
95%n₁ = 25E₁ = 1299%
E₂ =
4.KonfidenzintervalleSchwer
Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 25. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 95-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 1 hat?
σ = 25E = 195%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
9 Mitarbeitende machen vor und nach einem Schulungskurs einen Schreibtest. Für jede Person wird die Differenz d = nachher − vorher (Wörter pro Minute) erfasst. Die mittlere Differenz beträgt −10,67 und die Standardabweichung der Differenzen 10. Bestimme die Teststatistik t des verbundenen Tests für H₀: μd = 0.
n = 9d̄ = −10,67sd = 10
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
Eine Stichprobe von 100 Messungen hat den Mittelwert 102,7. Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 10. Bestimme die untere Grenze L des 95-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.
x̄ = 102,7σ = 10n = 10095%
L =
7.Lineare Regression und KorrelationMittel
Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Bestimme das Bestimmtheitsmaß r² der Regressionsgeraden.
n = 5
r² =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Eine neue Beobachtung (6,5, 54) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.
n = 6(6,5, 54)
e =
9.Chi-Quadrat-TestsMittel
Die Kontingenztafel zeigt beobachtete Häufigkeiten. Berechne die Chi-Quadrat-Prüfgröße χ² für den Test auf Unabhängigkeit zwischen Zeilen- und Spaltenvariable. Verwende keine Stetigkeitskorrektur.
N = 1002 × 2
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Ein Chi-Quadrat-Anpassungstest vergleicht die beobachteten Häufigkeiten in 5 Kategorien mit vollständig vorgegebenen erwarteten Anteilen (es werden keine Parameter aus den Daten geschätzt). Bestimme mit der Tabelle den kritischen Wert χ²crit zum Signifikanzniveau α = 0,05.
α = 0,05
χ²crit =
3Lösungen
1.Normalverteilung
Antwort: P = 0,5977
Normalverteilung: Rechne einen Wert x in einen z-Wert um, z = (x − μ)/σ; er gibt an, wie viele Standardabweichungen x vom Mittelwert entfernt liegt. Eine z-Tabelle (oder Φ(z)) liefert die Fläche links von z, also P(X < x). Die Fläche rechts ist 1 − Φ(z), und die Fläche zwischen zwei Werten ist die Differenz ihrer beiden Flächen.
z-Werte
z₁ = (95,5 − 100)/15 = −0,3
z₂ = (130,75 − 100)/15 = 2,05
Fläche dazwischen
P = Φ(2,05) − Φ(−0,3) = 0,9798 − 0,3821 = 0,5977
Antwort
P = 0,5977
2.Normalverteilung
Antwort: x = 84,4 Punkte
Von einer Fläche zurück zu z: Φ(z) ist die Fläche links von z. Für eine linke Randfläche A suche in der Tabelle z mit Φ(z) = A. Eine rechte Randfläche A bedeutet Φ(z) = 1 − A. Eine zentrale Fläche A zwischen −z und z lässt (1 − A)/2 auf jedem Rand übrig, also Φ(z) = (1 + A)/2. Für einen Wert x verwende x = μ + zσ.
Fläche links
Φ(z) = 0,15
z aus der Tabelle
z ≈ −1,04
Zurück zu den ursprünglichen Einheiten
x = 100 − 1,04·15 = 84,4 Punkte
Antwort
x = 84,4 Punkte
3.Konfidenzintervalle
Antwort: E₂ = 15,77
Konfidenzintervall für einen Mittelwert: x̄ ± Fehlermarge. Bei bekanntem σ der Grundgesamtheit ist die Fehlermarge z·σ/√n; ist nur die Stichproben-Standardabweichung s bekannt, nimm t mit n − 1 Freiheitsgraden: t·s/√n. Kritische Werte: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Für eine Fehlermarge von höchstens E brauchst du n ≥ (z·σ/E)², aufgerundet.
Verhältnis der Fehlermargen
E₂/E₁ = (2,576/1,96)·√(25/25) = 1,314
Neue Fehlermarge
E₂ = 12·1,314 = 15,77
Antwort
E₂ = 15,77
4.Konfidenzintervalle
Antwort: n = 2401
Konfidenzintervall für einen Mittelwert: x̄ ± Fehlermarge. Bei bekanntem σ der Grundgesamtheit ist die Fehlermarge z·σ/√n; ist nur die Stichproben-Standardabweichung s bekannt, nimm t mit n − 1 Freiheitsgraden: t·s/√n. Kritische Werte: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Für eine Fehlermarge von höchstens E brauchst du n ≥ (z·σ/E)², aufgerundet.
Nach n auflösen
n = (1,96·25/1)² = 2401
Aufrunden
Ein Stichprobenumfang ist eine ganze Zahl, und Abrunden würde die Fehlermarge zu groß machen.
n = 2401
Antwort
n = 2401
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: t = −3,201
Test eines Mittelwerts: Die Teststatistik misst, wie viele Standardfehler der Stichprobenmittelwert vom in H₀ behaupteten Wert entfernt liegt: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), wenn σ bekannt ist, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), wenn es aus der Stichprobe geschätzt wird. Ein Konfidenzintervall ist x̄ ± (kritischer Wert)·(Standardfehler).
Standardfehler der mittleren Differenz
SE = 10/√9 = 3,333
Teststatistik
t = −10,67/3,333 = −3,201
Antwort
t = −3,201
Bei df = 8 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,306; |t| ist größer, also wird H₀ verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: L = 100,7
Test eines Mittelwerts: Die Teststatistik misst, wie viele Standardfehler der Stichprobenmittelwert vom in H₀ behaupteten Wert entfernt liegt: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), wenn σ bekannt ist, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), wenn es aus der Stichprobe geschätzt wird. Ein Konfidenzintervall ist x̄ ± (kritischer Wert)·(Standardfehler).
Fehlermarge
E = 1,96·10/√100 = 1,96
Intervallgrenze
L = 102,7 − 1,96 = 100,7
Antwort
L = 100,7
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r² = 0,968
Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate: Mit den Mittelwerten x̄ und ȳ, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² und Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) hat die Gerade ŷ = a + b·x die Steigung b = Sxy/Sxx und den Achsenabschnitt a = ȳ − b·x̄; sie geht also immer durch (x̄, ȳ). Der Korrelationskoeffizient nach Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) liegt zwischen −1 und 1; r² ist der Anteil der Streuung von y, der durch die Gerade erklärt wird.
Mittelwerte
x̄ = 25/5 = 5
ȳ = 211/5 = 42,2
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 188
Syy = Σ(y − ȳ)² = 912,8
Bestimmtheitsmaß
r² = 188²/(40·912,8) = 0,968
Antwort
r² = 0,968
Etwa 96,8 % der Streuung von y werden durch die Gerade erklärt.
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: e = −3,871
Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate: Mit den Mittelwerten x̄ und ȳ, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² und Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) hat die Gerade ŷ = a + b·x die Steigung b = Sxy/Sxx und den Achsenabschnitt a = ȳ − b·x̄; sie geht also immer durch (x̄, ȳ). Der Korrelationskoeffizient nach Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) liegt zwischen −1 und 1; r² ist der Anteil der Streuung von y, der durch die Gerade erklärt wird.
Mittelwerte
x̄ = 27/6 = 4,5
ȳ = 303/6 = 50,5
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 64,5
Regressionsgerade
b = 64,5/17,5 = 3,686
a = 50,5 − 3,686·4,5 = 33,91
ŷ = 33,91 + 3,686·x
Vorhergesagter Wert
ŷ = 33,91 + 3,686·6,5 = 57,87
Residuum
e = 54 − 57,87 = −3,871
Antwort
e = −3,871
Der Punkt liegt unter der Geraden.
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 24,24
Chi-Quadrat-Tests: Vergleiche die beobachteten Häufigkeiten O mit den unter H₀ erwarteten Häufigkeiten E über χ² = Σ(O − E)²/E. Anpassungstest: E = n·p für jede Kategorie, df = k − 1 (minus eins für jeden aus den Daten geschätzten Parameter). Unabhängigkeit in einer r × c-Tafel: E = Zeilensumme × Spaltensumme / Gesamtsumme, df = (r − 1)(c − 1). Verwirf H₀, wenn χ² den kritischen Wert für das gewählte α überschreitet.
df = 1. Bei α = 0,05 ist der kritische Wert 3,841, also wird H₀ (Unabhängigkeit) verworfen.
10.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ²crit = 9,488
Chi-Quadrat-Tests: Vergleiche die beobachteten Häufigkeiten O mit den unter H₀ erwarteten Häufigkeiten E über χ² = Σ(O − E)²/E. Anpassungstest: E = n·p für jede Kategorie, df = k − 1 (minus eins für jeden aus den Daten geschätzten Parameter). Unabhängigkeit in einer r × c-Tafel: E = Zeilensumme × Spaltensumme / Gesamtsumme, df = (r − 1)(c − 1). Verwirf H₀, wenn χ² den kritischen Wert für das gewählte α überschreitet.
Freiheitsgrade
df = 5 − 1 = 4
Tabelle
χ²crit(df = 4, α = 0,05) = 9,488
Antwort
χ²crit = 9,488
Verwirf H₀, wenn das berechnete χ² größer als dieser Wert ist.