Zusammenfassung
Aufbauend auf der Unterscheidung von Stichprobe und Population beschäftigt sich dieses Kapitel mit dem Testen von Hypothesen über Populationsparameter. Hierbei werden inhaltliche Hypothesen zunächst in eine statistische Formulierung überführt, die aus einem sich ausschließenden Paar von Null- und Alternativhypothese besteht. Eine Entscheidung zwischen diesen beiden Hypothesen wird auf Basis des Ergebnisses eines Signifikanztests getroffen. In diesem Zusammenhang werden die Konzepte des Signifikanzniveaus sowie des p-Werts diskutiert und die der Entscheidung zugrunde liegende Logik anhand einer Simulation betrachtet. Diese Logik ist gleichzeitig der Grundstein für alle weiteren Testverfahren, die in diesem Buch behandelt werden.
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Notes
- 1.
Eine Annäherung zur Bestimmung dieser Wahrscheinlichkeit bietet die sog. Bayes-Statistik, auf die wir in diesem Buch allerdings nicht eingehen werden. Für einen kurzen Überblick vgl. Kruschke (2010) oder Dienes (2014).
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Janczyk, M., Pfister, R. (2015). Hypothesentests und Signifikanz. In: Inferenzstatistik verstehen. Springer-Lehrbuch. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-47106-7_4
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Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
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Online ISBN: 978-3-662-47106-7
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