Statistik II - Tests at Medical School Hamburg | Flashcards & Summaries

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TESTE DEIN WISSEN
Binomialtest - Was wird überprüft?
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TESTE DEIN WISSEN
Ein Ereigniss besitzt eine gewissen Eintretenschance (Münzwurf 50%/50%).

Betrachtet wird die Wahrscheinlichkeit des    x-malige Eintreten eines Outcomes.

Sollte diese Wahrscheinlichkeit den zuvor festgelegten Alphawert überschreiten sprechen wir von einem signifikanten Ergebnis.

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TESTE DEIN WISSEN
Binomialtest - Rechnung (Beispiel)
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TESTE DEIN WISSEN
Eine Münze (π = .50%) fällt von insgesamt 20 Würfen (n) nur 4 mal auf Kopf (k). Können wir dabei von einem signifikanten Ereignis sprechen?

R: Ablesung in der Binomial Tabelle unter π = .50% und n = 20. 
Alle Ergebnisse von 4 bis 0 werden aufsummiert. Wenn der Prozentsatz unter 0.05 liegt handelt es sich um ein signifikanten Ergebnis. 
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TESTE DEIN WISSEN

Z-Test - Voraussetzungen

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TESTE DEIN WISSEN

Standartabweichung σNormalverteilung (min. 30 Probanden für das Grenzwerttheorem) und metrische Daten müssen gegeben sein. 


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TESTE DEIN WISSEN

Was sind Alpha- und Betafehler?

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TESTE DEIN WISSEN

Der Alphafehler beschreibt das fälschliche Annehmen der H1 Hypothese obwohl sie nicht zutrifft. Diese kann geschehen durch unsaubere Testbedingungen, aber auch natürlich durch das gewählte Alpha (meist 5%).


Der Betafehler ist das fälschliche annehmen der H0, obwohl die H1 stimmt. Es werden die Unterschiede zwischen den beiden Stichproben übersehen. 

Um den Alphafehler zu minimieren versuchen wir eine möglichst hohe Power, von ca. .80 aufzuweisen. 


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TESTE DEIN WISSEN

Z-Test - Effektstärke rechnen

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TESTE DEIN WISSEN

δ = Mittlewert SP - Mittelwert Population, beides geteilt durch σ (Standartabweichung).  


Eine Effektgröße;

Von 0,2 ist ein kleiner Effekt.

Von 0,5 ein mittlerer Effekt.

Von 0,8 ein großer Effekt.


Die Effektgröße ist besonders wichtig bei der Berechnung der Power und damit dem Betafehler. 

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Power - Am Z-Test 

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TESTE DEIN WISSEN

Zkrit - Zemp = Betafehler

1-β = Power.

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TESTE DEIN WISSEN

T-Test (1 Stichprobe) - Voraussetzungen

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TESTE DEIN WISSEN

1 Stichprobe zur Population, kein gegebenes σ - daher schätzen, Normalverteilung.  

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TESTE DEIN WISSEN

ANOVA - Verständnis Signifikanz

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TESTE DEIN WISSEN

Da es sich um mindestens drei Stichproben handelt, können wir nicht genau sagen welche beiden Stichproben signifikant voneinander Abweichen. 


Um dieses Problem zu lösen können Post-Hoc Tests vollzogen werden, bei denen wir jedoch auf die Akkumulation von Alphafehlern achten müssen.


Wenn mehrere Tests infolge gerechnet werden wird immer wieder ein Alphaniveau festgelegt, was die Größe des Alphabereiches auf Dauer erhöht. Daher muss es im vorhinein schon auf eine geringe Größe verringert werden um nicht die 5% zu überschreiten. 

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TESTE DEIN WISSEN

Zusammenhangstests: Chi² - Voraussetzungen

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TESTE DEIN WISSEN

Beim Chi²-Test überprüfen wir einen Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen. 

Dabei ist mindestens eine der Variablen kategorial. 

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TESTE DEIN WISSEN

Korrelation - Was ist das?

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TESTE DEIN WISSEN

Eine Korrelation beschreibt ein Zusammenhangsverhältnis zwischen zwei oder mehr metrischer Variablen. 

Dabei ergibt sich ein Verhältnis welches z.B. je mehr X desto mehr Y, beschrieben werden kann.

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TESTE DEIN WISSEN
Einfaktorielle Varianzanalyse ANOVA - Vorraussetzungen 
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TESTE DEIN WISSEN
• Normalverteilung
• gleich große Gruppen 
• gleiche Varianzen - Abzulesen an den Quadrierten Standartabweichungen, oder an den nicht signifikanten Ergebnissen des Levinier Tests 


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TESTE DEIN WISSEN
ANOVA -Effektstärke ETA² (η²)
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TESTE DEIN WISSEN
SSb geteilt durch SSb + SSw
0,01 - Kleiner Effekt 
0,06 -Mittlerer Effekt
0,14 - Großer Effekt 
Lösung ausblenden
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Beispielhafte Karteikarten für deinen Statistik II - Tests Kurs an der Medical School Hamburg - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:
Binomialtest - Was wird überprüft?
A:
Ein Ereigniss besitzt eine gewissen Eintretenschance (Münzwurf 50%/50%).

Betrachtet wird die Wahrscheinlichkeit des    x-malige Eintreten eines Outcomes.

Sollte diese Wahrscheinlichkeit den zuvor festgelegten Alphawert überschreiten sprechen wir von einem signifikanten Ergebnis.

Q:
Binomialtest - Rechnung (Beispiel)
A:
Eine Münze (π = .50%) fällt von insgesamt 20 Würfen (n) nur 4 mal auf Kopf (k). Können wir dabei von einem signifikanten Ereignis sprechen?

R: Ablesung in der Binomial Tabelle unter π = .50% und n = 20. 
Alle Ergebnisse von 4 bis 0 werden aufsummiert. Wenn der Prozentsatz unter 0.05 liegt handelt es sich um ein signifikanten Ergebnis. 
Q:

Z-Test - Voraussetzungen

A:

Standartabweichung σNormalverteilung (min. 30 Probanden für das Grenzwerttheorem) und metrische Daten müssen gegeben sein. 


Q:

Was sind Alpha- und Betafehler?

A:

Der Alphafehler beschreibt das fälschliche Annehmen der H1 Hypothese obwohl sie nicht zutrifft. Diese kann geschehen durch unsaubere Testbedingungen, aber auch natürlich durch das gewählte Alpha (meist 5%).


Der Betafehler ist das fälschliche annehmen der H0, obwohl die H1 stimmt. Es werden die Unterschiede zwischen den beiden Stichproben übersehen. 

Um den Alphafehler zu minimieren versuchen wir eine möglichst hohe Power, von ca. .80 aufzuweisen. 


Q:

Z-Test - Effektstärke rechnen

A:

δ = Mittlewert SP - Mittelwert Population, beides geteilt durch σ (Standartabweichung).  


Eine Effektgröße;

Von 0,2 ist ein kleiner Effekt.

Von 0,5 ein mittlerer Effekt.

Von 0,8 ein großer Effekt.


Die Effektgröße ist besonders wichtig bei der Berechnung der Power und damit dem Betafehler. 

Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

Power - Am Z-Test 

A:

Zkrit - Zemp = Betafehler

1-β = Power.

Q:

T-Test (1 Stichprobe) - Voraussetzungen

A:

1 Stichprobe zur Population, kein gegebenes σ - daher schätzen, Normalverteilung.  

Q:

ANOVA - Verständnis Signifikanz

A:

Da es sich um mindestens drei Stichproben handelt, können wir nicht genau sagen welche beiden Stichproben signifikant voneinander Abweichen. 


Um dieses Problem zu lösen können Post-Hoc Tests vollzogen werden, bei denen wir jedoch auf die Akkumulation von Alphafehlern achten müssen.


Wenn mehrere Tests infolge gerechnet werden wird immer wieder ein Alphaniveau festgelegt, was die Größe des Alphabereiches auf Dauer erhöht. Daher muss es im vorhinein schon auf eine geringe Größe verringert werden um nicht die 5% zu überschreiten. 

Q:

Zusammenhangstests: Chi² - Voraussetzungen

A:

Beim Chi²-Test überprüfen wir einen Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen. 

Dabei ist mindestens eine der Variablen kategorial. 

Q:

Korrelation - Was ist das?

A:

Eine Korrelation beschreibt ein Zusammenhangsverhältnis zwischen zwei oder mehr metrischer Variablen. 

Dabei ergibt sich ein Verhältnis welches z.B. je mehr X desto mehr Y, beschrieben werden kann.

Q:
Einfaktorielle Varianzanalyse ANOVA - Vorraussetzungen 
A:
• Normalverteilung
• gleich große Gruppen 
• gleiche Varianzen - Abzulesen an den Quadrierten Standartabweichungen, oder an den nicht signifikanten Ergebnissen des Levinier Tests 


Q:
ANOVA -Effektstärke ETA² (η²)
A:
SSb geteilt durch SSb + SSw
0,01 - Kleiner Effekt 
0,06 -Mittlerer Effekt
0,14 - Großer Effekt 
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