Signifikanztest für binomialverteilte Zufallsgrößen/Fehlerarten beim Signifikanztest: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Los geht´s !'''
'''Los geht´s !'''


{{Box|1=Übung 2: Rechtsseitiger Test|2=
{{Box|1=Übung 3: zweiseitiger Test|2=
Ein Großabhnehmer hat in der letzten Zeit häufig mangelhafte Produkte erhalten. Daher will der Großabnehmer zeigen, dass mehr als 10% der Produkte defekt sind, um so eine Entschädigung zu erhalten. Es werden 100 Produkte überprüft  und das Signifikanzniveau auf 5% festgeleget. 10 von den 100 überprüften Pordukten sind defekt. Führe einen passenden Signifkanztest durch, was kann durch den Test gezeigt werden ?<br><br>
Mia und Pia haben gehört, dass beim Trampen jedes 10te Auto anhält. Sie beschließen diese Aussage mit einem zweiseitigen Signifikanztest zu überprüfen. Dafür halten sie bei 100 Autos den Daumen raus und schauen wie viele Autos anhalten. Das Signifikanzniveau legen sie auf 5% fest. Es halten 30 Autos an. Führe einen passenden Signifkanztest durch, was kann durch den Test gezeigt werden ?<br><br>
 
1. Schritt: Wahl der Nullhypothese <math>H_0</math> und der Gegenhypothese <math>H_1</math>
1. Schritt: Wahl der Nullhypothese <math>H_0</math> und der Gegenhypothese <math>H_1</math>
{{Lösung versteckt|1= Das Ziel eines Signifikanztest ist es die Nullhypothese zu verwerfen und somit zu zeigen, dass mit einer großen statistischen Sicherheit die Gegenhypothese gilt. Wähe also die Gegenhypothese so, dass sie die Interessen des Großabnehmers vertritt. Die zugehörige Gegenaussage ist dann die Nullhypothese.
|2=gestufte Hilfe einblenden|3= gestufte Hilfe ausblenden}}
{{Lösung versteckt|1=
{{Lösung versteckt|1=
.<math>H_0:p\leq0,1</math> und <math>H_1:p>0,1</math> <br>
<math>H_0:p=0,1</math> und <math>H_1:p\neq0,1</math>
}}
}}


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3. Schritt: Definition der Zufallsvaraible X und angeben derer Verteilung wenn <math>H_0</math> stimmt
3. Schritt: Definition der Zufallsvaraible X und angeben derer Verteilung wenn <math>H_0</math> stimmt
{{Lösung versteckt|1=
{{Lösung versteckt|1=
X ist die Anzahl von den 100 überprüften Produkten die mangelhaft sind.<br>
X ist die Anzahl von den 100 Autos die anhalten<br>
X ist im Grenzfall <math>B_{100,0.1} </math> -verteilt
X ist  
}}
}}


4. Schritt: Entscheidungsregel angeben
4. Schritt: Entscheidungsregel angeben
{{Lösung versteckt|1= Gesucht ist der kritische Wert bei dem die kumulierte Wahrscheinlichkeit für X mindestens dem kritischen Wert ist und diese kleiner gleich dem festgelegten Signifikanzniveau <math>\alpha</math> ist.<br> Erinnere wie du Wahrscheinlichkeiten mit '''mindestens''' ausrechnen kannst.
{{Lösung versteckt|1= Die Ermittlung der kritischen Werte erfolgt analog zum links- und rechtsseitigen Test. Du musst nur das Signifikanzniveau halbieren und auf die linke und rechte Seite aufteilen. Als Verwerfungsbereich erhälst du eine Vereinigung aus zwei Intervallen
|2=gestufte Hilfe einblenden|3= gestufte Hilfe ausblenden}}
|2=gestufte Hilfe einblenden|3= gestufte Hilfe ausblenden}}
{{Lösung versteckt|1=
{{Lösung versteckt|1=
<math>P(X\geq kr)\leq 0,05 \Rightarrow 1-P(X\leq kr-1)\leq0,05</math> <br> <math>P(X\leq kr-1)\geq0,95</math><br> Aus Ablesen der Tabelle erhalten wir <math>kr-1=15 \Rightarrow kr=16</math><br>
<math>P(X\leq kr)\leq0,025 \Rightarrow kr=4 </math> und <br> <math>P(X\geq kr)\leq0,025\Rightarrow P(X\leq kr-1)\geqq 0,975</math><br> Aus Ablesen in der Tabelle erhält man für k-1=16 also k =17. <br>
Annahmebereich:{0..15}, Verwerfungsbereich:{16...100}.
Verwerfungsbereich:{ 0..4}<math>\cup</math> {17, ...100}, Annahmebereich: {5...16}
}}
}}


5. Schritt: Entscheiden aufgrund des Ergebnisses der Stichprobe
5. Schritt: Entscheiden aufgrund des Ergebnisses der Stichprobe
{{Lösung versteckt|1=
{{Lösung versteckt|1=
Da 10 im Annahmebereich liegt, kann keine Aussage getroffen werden.
Da 30 im Verwerfungsbereich liegt ist mit großer statitischen Sicherheit gezeigt, dass mehr als 10% der Autos anhalten .  
}}
}}
|3=Arbeitsmethode}}
|3=Arbeitsmethode}}




{{Fortsetzung|weiter=Klausurtraining - Signifikanztest|weiterlink=Klausurtraining_-_Signifikanztest}}
{{Fortsetzung|weiter=Klausurtraining - Signifikanztest|weiterlink=Klausurtraining_-_Signifikanztest}}

Version vom 19. November 2019, 15:55 Uhr

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Beim Signifikanztest sind zwei Fehlerarten möglich. Diese sind nicht zu vermeiden, außer wenn die Grundgesamtheit erfasst wird und somit die Zufallswirkung ausgeschalten wird. Da die Erfassung der Grundgesamtheit allerdings oft nicht möglich ist oder zu aufwenig ist muss ein Umgang mit den Fehlern gefunden werden.

Folgende Fehler können beim Signifikanztest auftreten:

1. Die fälschliche Ablehung der Nullhypothese: Fehler 1. Art
2. Die fälschliche Beibehehaltung der Nullhypothese: Fehler 2. Art

Zur Veranschaulichung betrachten wir unser Beispiel:
Es soll die Aussage "71% der Menschen in Deutschland sehen den Klimawandel als große Bedrohung an" überprüft werden.
Dafür werden folgende Hypothesen aufgestellt:




Der Fehler 1. Art würde darin bestehen wenn tatsächlich weniger als 71% der Menschen den Klimawandel als Bedrohung ansehen durch den Test aber vermutet wird, dass mehr als 71% der Menschen den Klimawandel als Bedrohung sehen.

Der Fehler 2. Art ist, wenn der wahre Wert tatsächlich größer ist als 71%, aber durch den Test angenommen wird, dass weniger als 71% der Menschen den Klimwandel als Bedrohung ansehen.

Den Fehler 1. Art, hast du bereits in dem Lernpfad kennen gelernt. Er wird durch das Signifikanuniveau kontrolliert.

In den folgenden Übungen, kannst du dein Vertändnis und die Berechnung der beiden Fehler trainieren.
Los geht´s !

Übung 3: zweiseitiger Test

Mia und Pia haben gehört, dass beim Trampen jedes 10te Auto anhält. Sie beschließen diese Aussage mit einem zweiseitigen Signifikanztest zu überprüfen. Dafür halten sie bei 100 Autos den Daumen raus und schauen wie viele Autos anhalten. Das Signifikanzniveau legen sie auf 5% fest. Es halten 30 Autos an. Führe einen passenden Signifkanztest durch, was kann durch den Test gezeigt werden ?

1. Schritt: Wahl der Nullhypothese und der Gegenhypothese

und

2. Schritt: Festlegen des Stichprobenumfangs n und des Signifikanzniveaus

n=100 und Fehler beim Parsen (Konvertierungsfehler. Der Server („cli“) hat berichtet: „[INVALID]“): {\displaystyle \alpha=5%}

3. Schritt: Definition der Zufallsvaraible X und angeben derer Verteilung wenn stimmt

X ist die Anzahl von den 100 Autos die anhalten

X ist

4. Schritt: Entscheidungsregel angeben

Die Ermittlung der kritischen Werte erfolgt analog zum links- und rechtsseitigen Test. Du musst nur das Signifikanzniveau halbieren und auf die linke und rechte Seite aufteilen. Als Verwerfungsbereich erhälst du eine Vereinigung aus zwei Intervallen

und

Aus Ablesen in der Tabelle erhält man für k-1=16 also k =17.

Verwerfungsbereich:{ 0..4} {17, ...100}, Annahmebereich: {5...16}

5. Schritt: Entscheiden aufgrund des Ergebnisses der Stichprobe

Da 30 im Verwerfungsbereich liegt ist mit großer statitischen Sicherheit gezeigt, dass mehr als 10% der Autos anhalten .