Video: Was ist der Unterschied zwischen einseitigem und zweiseitigem Test?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 00:12
EIN einer - Schwanztest hat die gesamten 5% des Alpha-Niveaus in ein Schwanz (entweder links oder rechts Schwanz ). EIN zwei - Schwanztest teilt dein Alpha-Level in zwei Hälften (wie in dem Bild links). Angenommen, Sie arbeiten mit dem Standard-Alpha-Level von 5 %. EIN zweischwänziger Test wird die Hälfte davon (2,5 %) in jedem haben Schwanz.
Wenn man dies berücksichtigt, was ist ein einseitiger Test und ein zweiseitiger Test?
Die Grundlagen von a Einer - Tailed-Test Hypothese testen wird ausgeführt, um zu bestimmen, ob eine Behauptung bei einem gegebenen Populationsparameter wahr ist oder nicht. EIN Prüfung die durchgeführt wird, um zu zeigen, ob der Mittelwert der Stichprobe signifikant größer und signifikant kleiner als der Mittelwert einer Grundgesamtheit ist, gilt als a zwei - Schwanztest.
Was ist außerdem ein zweiseitiger Test? In der Statistik, a zwei - Schwanztest ist eine Methode, bei der der kritische Bereich einer Verteilung zwei - einseitig und Tests ob eine Stichprobe größer oder kleiner als ein bestimmter Wertebereich ist. Es wird in der Nullhypothese verwendet testen und testen für statistische Signifikanz.
Wann sollte man in diesem Zusammenhang einen einseitigen und einen zweiseitigen Test verwenden?
Dies liegt daran, dass a zwei - tailed test verwendet sowohl das positive als auch das negative Ende der Verteilung. Mit anderen Worten, es ist Tests für die Möglichkeit positiver oder negativer Differenzen. EIN einer - Schwanztest ist geeignet, wenn Sie nur feststellen möchten, ob es einen Unterschied zwischen Gruppen in einer bestimmten Richtung gibt.
Was ist der Unterschied zwischen einseitigen und zweiseitigen P-Werten?
In diesem Beispiel ist a zwei - Tailed P-Wert testet die Nullhypothese, dass das Medikament den Kreatininspiegel nicht verändert; ein einer - Tailed P-Wert testet die Nullhypothese, dass das Medikament den Kreatininspiegel nicht erhöht.
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