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
Ziehe z so, dass die schattierte Fläche unter der Standardnormalverteilung rechts von z gleich 0,9808 ist. Bestimme z auf zwei Nachkommastellen.
A = 0,9808
z =
2.NormalverteilungSchwer
Die Prüfungsergebnisse sind normalverteilt mit dem Mittelwert 65 Punkte und der Standardabweichung 10 Punkte. Bestimme den Wert x, unter dem 95 % von ihnen liegen (das 95. Perzentil).
μ = 65σ = 10P = 95%
x = Punkte
3.KonfidenzintervalleMittel
Der Blutdruck von 16 Patienten wird vor und nach einer Behandlung gemessen. Die Differenzen d = vorher − nachher (mmHg) haben den Mittelwert 4,9 und die Standardabweichung 6,6. Bestimme die untere Grenze des 95-%-Konfidenzintervalls für die mittlere Differenz.
n = 16d̄ = 4,9sd = 6,695%t(15) = 2,131
untere Grenze = mmHg
4.KonfidenzintervalleSchwer
Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 31. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 95-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 3 hat?
σ = 31E = 395%
n =
5.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
15 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 10,84 und die Standardabweichung der Differenzen 12. Bestimme die Teststatistik t des verbundenen Tests für H₀: μd = 0.
n = 15d̄ = 10,84sd = 12
t =
6.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
Ein einseitiger z-Test bei α = 0,01 soll eine Verschiebung des Mittelwerts um 5 Einheiten mit einer Teststärke von 95 % erkennen. Die Standardabweichung beträgt 17. Bestimme den Mindeststichprobenumfang n.
Die Tabelle enthält 5 Wertepaare von x = Werbeausgaben in k€ und y = Umsatz in k€. Bestimme den Korrelationskoeffizienten nach Pearson r.
n = 5
r =
8.Lineare Regression und KorrelationSchwer
Die Tabelle enthält 6 Wertepaare von x = Last in kN und y = Verlängerung in mm. Verwende die Regressionsgerade ŷ = a + b·x nach der Methode der kleinsten Quadrate. Eine neue Beobachtung (5, 14) wird gemacht. Bestimme ihr Residuum e = y − ŷ.
n = 6(5, 14)
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 = 2202 × 2
χ² =
10.Chi-Quadrat-TestsSchwer
Ein Chi-Quadrat-Anpassungstest vergleicht die beobachteten Häufigkeiten in 3 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: z = −2,07
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 von z
Φ(z) = 1 − 0,9808 = 0,0192
Die z-Tabelle rückwärts lesen
Finde 0,0192 in der Tabelle und lies z ab.
z = −2,07
Antwort
z = −2,07
2.Normalverteilung
Antwort: x = 81,45 Punkte
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 für das Perzentil
Φ(z) = 0,95 → z = 1,645
Zurück zu x
x = 65 + 1,645·10 = 81,45 Punkte
Antwort
x = 81,45 Punkte
3.Konfidenzintervalle
Antwort: untere Grenze = 1,384 mmHg
Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.
Kritischer Wert
df = 15, t = 2,131
Fehlermarge
E = 2,131·6,6/√16 = 3,516
Intervall
4,9 ± 3,516 → [1,384, 8,416]
Antwort
untere Grenze = 1,384 mmHg
4.Konfidenzintervalle
Antwort: n = 411
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 = (1,96·31/3)² = 410,2
Aufrunden
Ein Stichprobenumfang ist eine ganze Zahl, und Abrunden würde die Fehlermarge zu groß machen.
n = 411
Antwort
n = 411
5.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: t = 3,499
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
Standardfehler der mittleren Differenz
SE = 12/√15 = 3,098
Teststatistik
t = 10,84/3,098 = 3,499
Antwort
t = 3,499
Bei df = 14 ist der zweiseitige kritische 5-%-Wert 2,145; |t| ist größer, also wird H₀ verworfen.
6.Hypothesentests & Konfidenzintervalle
Antwort: n = 183
Stichprobenumfang für einen Test: Um eine wahre Verschiebung δ mit der Teststärke 1 − β in einem einseitigen z-Test zum Niveau α zu erkennen, muss der Standardfehler δ = (z_α + z_β)·σ/√n erfüllen, also n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², aufgerundet.
Nach n auflösen
n = ((2,326 + 1,645)·17/5)² = 182,3
Aufrunden
n = 183
Antwort
n = 183
7.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: r = 0,8544
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 = 15/5 = 3
ȳ = 214/5 = 42,8
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 20
Syy = Σ(y − ȳ)² = 54,8
Korrelationskoeffizient
r = 20/√(10·54,8) = 0,8544
Antwort
r = 0,8544
8.Lineare Regression und Korrelation
Antwort: e = −4,581
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 = 42/6 = 7
ȳ = 154/6 = 25,67
Quadrat- und Produktsummen
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 248
Regressionsgerade
b = 248/70 = 3,543
a = 25,67 − 3,543·7 = 0,8667
ŷ = 0,8667 + 3,543·x
Vorhergesagter Wert
ŷ = 0,8667 + 3,543·5 = 18,58
Residuum
e = 14 − 18,58 = −4,581
Antwort
e = −4,581
Der Punkt liegt unter der Geraden.
9.Chi-Quadrat-Tests
Antwort: χ² = 39,19
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 = 5,991
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 = 3 − 1 = 2
Tabelle
χ²crit(df = 2, α = 0,05) = 5,991
Antwort
χ²crit = 5,991
Verwirf H₀, wenn das berechnete χ² größer als dieser Wert ist.