Dialog Test auf Homogenität der Anteile
Hilfreiche Informationen
Um den Dialog Ereignisrate in Poisson-Modellen bei zwei Stichproben zu öffnen:
- Klicken Sie bei aktivem Arbeitsblatt auf Statistik: Hypothesentests: Ereignisrate in Poisson-Modellen bei zwei Stichproben.
Siehe auch:
Eingabe
| Datenform |
- Führen Sie den Test mit Hilfe einer zusammenfassenden Statistik durch, die Sie manuell in den Dialog eingeben.
- Führen Sie den Test anhand eines Datensatzes in einer Spalte durch.
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| Eingabedaten (Zusammengefasst) |
- Legen Sie den Namen der Stichprobe fest. Sie können eine Spalte als Sticprobenname festlegen oder durch Leerzeichen getrennte Zeichenketten eingeben.
- Die Gesamtanzahl der Beobachtungen Sie können einen Spaltendatensatz festlegen oder durch Leerzeichen getrennte Werte. (Mindestens 3 Stichproben.)
- Legen Sie den Wert für die Anzahl der Ereignisse fest. Sie können einen Spaltendatensatz festlegen oder durch Leerzeichen getrennte Werte. (Mindestens 3 Stichproben.)
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| Eingabedaten (Roh) |
- Legen Sie Spalten als den Stichprobendatensatz fest. (Mindestens 3 Spalten.)
- Legen Sie die Anzahl der Ereignisse fest.
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Statistik
| Kontingenztabelle |
Dieser Zweig bestimmt, welche Statistiken in der Kontigenztabelle berechnet und ausgegeben werden.
- Die beobachtete Häufigkeit für jede Zelle
- Die beobachtete Häufigkeit für jede Zelle unter der Annahme, dass die Spalten- und Zeilenvariable unabhängig sind
- Die Differenz zwischen dem beobachteten Wert und dem erwarteten Wert.
- Auch als Residuum nach Pearson bezeichnet. Die Option standardisiert Residuen, indem sie durch die Quadratwurzel der erwarteten Anzahl geteilt werden.
- Es wird weiter standardisiert, indem der Gesamtumfang der Stichprobe berücksichtigt wird. Es ist das nützlichste Residuum zum Vergleichen von Residuen zwischen verschiedenen Zellen.
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| Effektgröße |
- Eine Statistik, die das Chi-Quadrat korrigiert, sowohl mit dem Stichprobenumfang als auch mit der Dimension der Tabelle (n*m). Sie wird gemeinhin verwendet, um die Assoziation zwischen Tabellen, die verschiedene Dimensionen haben, zu vergleichen.
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| Signifikanzniveau |
Das Signifikanzniveau des Tests |
Paarweiser Vergleich
| Bonferroni |
Die Bonferroni-Method prüft den gesamten Fehler 1. Art und ist konservativer als Tukey. Die Methode wird im Allgemeinen für alle paarweisen Vergleichstests verwendet. |
| Dunn-Sidak |
Dies ist eine leistungsstärkere Methode als der Dunnett-Test, insbesondere wenn die Anzahl der Vergleich hoch ist. |
| Dunnett |
Dunnett ist ein leistungsstarker Test, um Behandlungen mit einem Kontrollwert zu vergleichen. Mit ihm ist es besser möglich, wirkliche Differenzen zu erkennen. |
| Holm-Bonferroni |
Diese Methode ist weniger konservativ und dafür leistungsstärker als die Bonferroni-Methode. Dadurch wird die Chance größer, Nullhypothesen mit der Bonferroni-Holm-Methode zurückzuweisen. |
| Holm-Sidak |
Die Methode ist leistungsstärker als der Holm-Test. Sie kann jedoch nicht dazu verwendet werden, eine Reihe von Konfidenzintervallen zu berechnen. |
| Tabelle der Gruppenbuchstaben |
Die Differenz des Mittelwerts wird mit Buchstaben gezeigt. Der gleiche Buchstabe bedeutet, dass keine signifikante Differenz besteht. Ein unterschiedlicher Buchstabe bedeutet, dass es eine signifikante Differenz zwischen den zwei Gruppen gibt. |
Analyse der Trennschärfe
| Mindestdifferenz von Interesse |
Legen Sie die Mindestdifferenz vom Testmittelwert fest, für den Sie sich interessieren. Sobald Sie einen Wert in dieses Feld eingeben, zeigt das Diagramm der Trennschärfeanalyse den Mindeststichprobenumfang, um diese Differenz in verschiedenen Trennschärfen zu entdecken. |
| Differenz(en) für festgelegte Trennschärfe |
Die Differenzen für die festlegten Trennschärfen werden ausgegeben. Wenn diese Option ausgewählt ist, beeinflusst die festgelegte Trennschärfeeinstellung die Trennschärfe in der Trennschärfekurve. Wenn die Option aktiviert ist, wird der Standardwert der Trennschärfe verwendet. |
| Trennschärfe(n) |
Wenn die Option Differenz(en) für festgelegte Trennschärfe aktiviert ist, geben Sie in dieses Bearbeitungsfeld die Trennschärfewerte, getrennt durch ein Leerzeichen, ein. |
| Tatsächliche Trennschärfe |
Wenn Mindestdifferenz von Interesse festgelegt ist, wird diese Option verfügbar. Berechnen Sie die Trennschärfe eines Tests (die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, wenn sie falsch ist). |
| Hypothetische Trennschärfe |
Wenn Mindestdifferenz von Interesse festgelegt ist, wird diese Option verfügbar. Berechnen Sie die Trennschärfe des Tests für verschiedene Stichprobenumfänge. Wenn diese Option aktiviert ist, wird die entsprechende Kurve zur Trennschärfekurve hinzugefügt. |
| Hypothetische/r Stichprobenumfang/-umfänge |
Nur verfügbar, wenn Hypothetische Trennschärfe aktiviert ist. Legen Sie den/die hypothetischen Stichprobenumfang/-umfänge für die Berechnung der Trennschärfe fest. |
Diagramme
| Konfidenzintervalldiagramm |
Legen Sie fest, ob das Konfidenzintervalldiagramm angezeigt werden soll. |
| Mosaikdiagramm |
Legen Sie fest, ob ein Mosaikdiagramm, bei dem die Fläche jedes Rechtecks proportional zu den Anteilen der Y-Variable auf jeder Stufe der X-Variable ist, angezeigt werden soll. |
| Paarweise Vergleichsdiagramm |
Es wird ein paarweises Vergleichsdiagramm ausgegeben. Diese Option wird standardmäßig aktiviert. |
Ausgabe
| Bericht der grafischen Zusammenfassung |
Legen Sie fest, ob der grafische Zusammenfassungsbericht angezeigt werden soll. |
| Grafischer Bericht der Trennschärfeanalyse |
Legen Sie fest, ob der grafische Bericht der Trennschärfeanalyse angezeigt werden soll. Die Trennschärfekurve zeigt, wie die statistische Trennschärfe des Tests sich ändert, wenn die Differenz zwischen den Anteilen wechselt. Die Trennschärfe ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese verworfen wird, wenn die wahre Differenz sich von 0 unterscheidet. |
| Zeichnungsdaten |
Legen Sie das Arbeitsblatt für die Ausgabe der Zeichnungsdatensätze fest. |
| Ergebnis |
Legen Sie das Ausgabearbeitsblatt für die Testergebnisse fest. |