Analysen univariater Stichproben

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 Präsentation transkript:

Analysen univariater Stichproben

Beispiel Skriptum Seite 8: µ=20, σ=0,5 19,46 20,23 20,18 19,14 20,58 19,94 19,37 19,64 20,27 20,22 18,64 20,55 19,48 19,93 19,66 19,00 20,14 19,46 19,25 18,71

Annahme: die 20 Realisationen sind unabhängig Normalverteilt mit bekanntem σ =0,5. Frage: ist die Maschine richtig eingestellt? Also: ist ? graphische Überprüfung Einstichproben-Gauß-Test

graphische Betrachtung: Histogramm Boxplot Q-Q-Plot

Histogramm Grafiken Histogramm Variable: Bolzendurchmesser Normalverteilungskurve anzeigen Anzahl der Intervalle auf 6 setzen

Histogramm

Boxplot Grafiken Boxplot Einfach Auswertung über verschiedene Variablen Box entspricht: Bolzendurchmesser

Boxplot

Q-Q-Plot Grafiken Q-Q-Plot Variablen: Bolzendurchmesser Testverteilung: Normal Verteilungsparameter: Lage = 20, Skala = 0,5 ??

Einstichproben-Gauß-Test Analysieren Mittelwerte vergleichen T-Test bei einer Stichprobe Testvariable: Bolzen Testwert: 20

Einstichproben-Gauß-Test

Einstichproben-Gauß-Test Kritik: nicht möglich σ zu definieren, wird aus den Daten geschätzt. Möglichkeit: T-Wert selbst berechnen Formel:

Einstichproben-Gauß-Test

t-Test Unterschied zum Einstichproben-Gauß-Test ist, dass die Varianz der Stichprobe unbekannt ist. t-Test in SPSS kann original verwendet werden

Beispiel Skriptum Seite 12: Hypothese: µ=1000 1000,0 1001,1 998,6 999,7 999,2 999,7 998,9 1001,1 1001,4 998,8 1000,0 1000,4 1000,0 1000,4 1000,1

Histogramm

Boxplot

Q-Q-Plot

t-Test bei einer Stichprobe

χ²-Streuungstest χ²-Streuungstest kann in SPSS per se nicht durchgeführt werden. selber rechnen!

χ²-Streuungstest Teststatistik:

χ²-Streuungstest

χ²-Streuungstest