MathProf - Stichproben - Häufigkeit - Wahrscheinlichkeitsrechnung - Standardabweichung - Signifikanztest - Quantile - Berechnen - Perzentile

MathProf - Mathematik-Software - Stichproben | Verteilung | Mittelwert | Normalverteilung

MathProf - Stochastik - Statistik - Software für interaktive Mathematik zum Lösen verschiedenster Aufgaben und zur Visualisierung relevanter Sachverhalte mittels Simulationen, 2D-Animationen und 3D-Animationen für die Schule, das Abitur, das Studium sowie für Lehrer, Ingenieure, Wissenschaftler und alle die sich für Mathematik interessieren.

MathProf - Mathematik für Schule, Studium und Wissenschaft - Stichproben | Verteilung | Mittelwert | Normalverteilung

Online-Hilfe
für das Modul zur Durchführung von Auswertungen
mit normalverteilten Stichprobenwerten.

Bei einer Benutzung dieses Teilprogramms kann unter Berücksichtigung der Irrtumswahrscheinlichkeit bzgl. des Eintretens eines Ereignisses unter anderem mit Hilfe der t-Verteilung ermittelt werden, ob eine Nullhypothese angenommen werden kann oder zu verwerfen ist. Der Rechner dieses Unterprogramms erteilt Auskunft hierüber. Ein Stichprobenumfang (die Stichprobengröße) kann frei festgelegt werden.


Beispiele, welche Aufschluss über die Verwendbarkeit und Funktionalität dieses Programmmoduls geben, sind implementiert.

MathProf - Software für interaktive Mathematik 

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Themen und Stichworte:

Statistische Signifikanz - Konfidenzintervall - Vertrauensbereich - Vertrauensintervall - Normalverteilung - Annahmebereich und Ablehnungsbereich bei Stichprobenanalysen - Stichprobenprüfung - Signifikanztest - t-Test - Einseitiger Signifikanztest - Zweiseitiger Signifikanztest - Stichprobenmittel - Stichprobenmittelwert - Linksseitiger Signifikanztest- Rechtsseitiger Signifikanztest - Varianz - Erwartungswert - Stichprobenmittelwert - Statistische Analyse - Statistische Datenanalyse - Statistische Tests - Stichprobenvarianz - Stichprobenumfang - Stichprobengröße - Standardabweichung einer Stichprobe - Zufallsstichprobe - Stichprobenanalyse - Mittelwert - Varianz - Empirische Varianz - Irrtumswahrscheinlichkeit

  

Stichproben berechnen


Im kleinen Programmmodul [Stochastik] - Stichproben können Untersuchungen mit normalverteilten Stichprobenwerten durchgeführt werden.

 

MathProf - Stichproben - Verteilung - Absolute Häufigkeit - Normalverteilung - Irrtumswahrscheinlichkeit - Varianz - Mittelwert - Relative Häufigkeit - Konfidenzintervall - Beispiel - Stichprobenanalysen - Einseitiger Signifikanztest - Zweiseitiger Signifikanztest - Student-t-Verteilung - Nullhypothese - Irrtumswahrscheinlichkeit - Varianz - Mittelwert - Signifikanztest - Ablehnungsbereich - Annahmebereich

 

Die Durchführung folgender Test steht zur Auswahl:

 

  • Test eines Stichprobenmittelwerts einer normalverteilten Grundgesamtheit

  • Test von zwei Stichprobenmittelwerten einer normalverteilten Grundgesamtheit

  • Test einer Stichprobenhäufigkeit

Zusammenhänge

 

Test eines Stichprobenmittelwerts einer normalverteilten Grundgesamtheit:

 

Von der Stichprobe einer normalverteilten Grundgesamtheit sind bekannt:

 

Umfang der Stichprobe n

Varianz σ²

Mittelwert m

 

Es soll untersucht werden, ob der Mittelwert m vom zu erwartenden Mittelwert μ zufällig abweicht. Hierfür wird eine Nullhypothese H0 aufgestellt, welche besagt, dass eine Abweichung des Mittelwerts m vom Erwartungswert zufällig ist.

 

Zur Untersuchung der Gültigkeit der Nullhypothese wird eine Testgröße ta ermittelt, welche mit dem Wert einer Student-t-Verteilung tb verglichen wird. Ist ta < tb, so kann die Nullhypothese mit der entsprechend gewählten Irrtumswahrscheinlichkeit α beibehalten werden, ansonsten muss diese verworfen werden.

 

Diese Testgröße wird ermittelt durch:

 

Stichproben - Gleichung - 1

mit f = n-1 Freiheitsgraden für Student-t-Wert

 

Test von zwei Stichprobenmittelwerten einer normalverteilten Grundgesamtheit:

 

Sind von zwei unabhängigen Stichproben einer normalverteilten Grundgesamtheit folgende Größen bekannt:

 

Umfang der 1. Stichprobe n1

Umfang der 2. Stichprobe n2

Mittelwert der 1. Stichprobe m1

Mittelwert der 2. Stichprobe m1

Varianz der 1. Stichprobe σ1²

Varianz der 2. Stichprobe σ2²

 

so kann diese Testgröße ermittelt werden durch:

 

Stichproben - Gleichung - 2

 

mit f = n1 + 2·n2 Freiheitsgraden für Student-t-Wert

 

Die Untersuchung der Gültigkeit der Nullhypothese erfolgt wie zuvor beschrieben.
 

Test einer Stichprobenhäufigkeit:

 

Tritt in einer Stichprobe ein Ereignis der Häufigkeit h ein, und entspricht die zu erwartende Wahrscheinlichkeit des Eintretens p nicht dem empirisch ermittelten Wert h/n, so kann die Testgröße bzgl. der Nullhypothese eines zufälligen Abweichens ermittelt werden mit:

 

Stichproben - Gleichung - 3

 

mit f = n-1 Freiheitsgraden für Student-t-Wert

 

und:

 

Stichprobenumfang n

Ereignishäufigkeit h

Erwartungswahrscheinlichkeit des Eintritts des Ereignisses p

 

Die Untersuchung der Gültigkeit der Nullhypothese erfolgt wie zuvor beschrieben.

 

Berechnung

 

Gehen Sie folgendermaßen vor, um Berechnungen in diesem Programmteil durchführen zu lassen:
 

  1. Wählen Sie durch Aktivierung des entsprechenden Registerblatts, welche Untersuchung Sie durchführen möchten (Ein Stichprobenmittelwert, Zwei Stichprobenmittelwerte, Stichprobenhäufigkeit).
     

  2. Geben Sie die Werte für benötigte Größen in die dafür zur Verfügung stehenden Felder ein.
     

  3. Entscheiden Sie durch die Aktivierung der entsprechenden Kontrollschalter, ob ein- oder zweiseitige Tests durchgeführt werden sollen.
     

  4. Legen Sie durch die Aktivierung des hierfür relevanten Kontrollschalters fest, für welche Irrtumswahrscheinlichkeiten ein Test durchgeführt werden soll.
     

  5. Bedienen Sie hierauf die Schaltfläche Berechnen, so ermittelt das Programm, ob die Nullhypothese angenommen werden kann.

Video

 

Nachfolgend finden Sie ein Video zu diesem Fachthema, welches Sie durch die Ausführung eines Klicks
auf die nachfolgend gezeigte Grafik abspielen lassen können.

Weitere Themenbereiche

 

Stetige Verteilungen

Glockenkurve

 

Beispiele

 

Beispiel 1 - Stichprobenmittelwert einer normalverteilten Grundgesamtheit (Zweiseitiger Test):

 

Registerblatt Ein Stichprobenmittelwert.

 

Bei einer Stichprobe des Umfangs 65 werden die Werte für Varianz und Mittelwert wie folgt angegeben:

 

Varianz σ² = 1,6

Mittelwert m = 14,2

 

Der erwartete Mittelwert μ  beträgt 14. Nach Festlegung einer Irrtumswahrscheinlichkeit von α = 0,05 und der Eingabe der entsprechenden Werte (Umfang n = 65, Mittelwert m = 14,2, Varianz σ² = 1,6 und Erwartungswert μ = 14), ermittelt das Programm bei Durchführung eines zweiseitigen Tests:

 

Testwert ta: 1,275

Student-t-Wert tb: 1,998

 

Somit kann die Hypothese, dass die aufgetretene Abweichung zufällig eingetreten ist, angenommen werden.

 

Beispiel 2 - Stichprobenmittelwert einer normalverteilten Grundgesamtheit (Einseitiger Test):

 

Registerblatt Ein Stichprobenmittelwert.

 

Ein auf Erwartungswert μ = 50 und Varianz σ ² = 25 geeichter Raumvorstellungstest wird (Umfang) n = 100 Studentinnen und Studenten vorgegeben. Das durchschnittliche Testergebnis (Mittelwert) in der Stichprobe beträgt m = 50,9. Kann man aufgrund dieser Ergebnisse davon ausgehen, dass Studierende eine bessere räumliche Vorstellungskraft als die Gesamtbevölkerung aufweisen?

 

Nach Festlegung eines Signifikanzniveaus (Irrtimswahrscheinlichkeit) von α = 0,05, der Eingabe der Werte für Umfang n = 100, Mittelwert m = 50, Varianz σ² = 25 und Erwartungswert μ = 50, ermittelt das Programm bei Durchführung eines einseitigen Tests den Testwert ta = 1,8.

 

Da der kritische Wert für tb = 1,66 beträgt, und das Ergebnis somit signifikant ist (1,8 > 1,66), lautet die Antwort: Ja, man kann aufgrund der vorliegenden Stichprobe davon ausgehen, dass Studentinnen und Studenten im Durchschnitt eine bessere Raumvorstellung haben als die Gesamtbevölkerung.

 

Beispiel 3 - Zwei Stichprobenmittelwerte einer normalverteilten Grundgesamtheit:

 

Registerblatt Zwei Stichprobenmittelwerte.

 

Bei der Fertigung von Scheiben werden Proben von n1 = 75 und n2 = 50 Testexemplaren entnommen. Die Mittelwerte deren Höhen (in mm) betragen m1 = 40 bzw. m2 = 39,91. Die Varianzen weisen die Werte σ21 = 0,052 bzw. σ22 = 0,055 auf.

 

Die Nullhypothese besagt, dass diese Unterschiede auf Zufall beruhen. Bei Durchführung eines zweiseitigen Tests mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von α = 0,05 wird der Testwert ta = 2,137 ermittelt. Da der Student-t-Wert jedoch tb = 1,979 beträgt, kann gefolgert werden, dass die Differenz der Höhen signifikant ist und die Hypothese somit abgelehnt werden muss.

 

Beispiel 4 - Stichprobenhäufigkeit:

 

Registerblatt Zwei Stichprobenhäufigkeit.

 

Bei einer klinischen Studie wird ermittelt, dass nach Verabreichung eines Medikaments von 80 untersuchten Patienten 15 bestimmte Symptome aufweisen. Aus zuvor durchgeführten Langzeitstudien ist bekannt, dass die Erwartungswahrscheinlichkeit hierfür bei 0,3 liegt.

 

Bei Annahme einer Irrtumswahrscheinlichkeit von α = 0,01 (und Eingabe der Werte für Umfang n = 80, Häufigkeit h = 15 und Erwartungswahrscheinlichkeit p = 0,3), wird für den Testwert ta die Zahl 2,196 ermittelt. Da der entsprechende Wert der Student-t-Verteilung tb = 2,64 beträgt, wird bei Durchführung eines zweiseitigen Tests die Nullhypothese bestätigt und es kann davon ausgegangen werden, dass sich an der Häufigkeit des Erscheinens der Symptome nichts geändert hat.
 

Weitere Screenshots zu diesem Modul

 

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