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Video: Wie vergleicht man Proportionen zwischen zwei Gruppen?
2024 Autor: Stanley Ellington | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 00:12
Wie man zwei Bevölkerungsanteile vergleicht
- Berechnen Sie die Probe Proportionen . zum jede Probe.
- Finden Sie die Unterschied zwischen das zwei Stichprobe Proportionen ,
- Berechnen Sie die Gesamtstichprobe Anteil .
- Berechnen Sie den Standardfehler:
- Teilen Sie Ihr Ergebnis aus Schritt 2 von Ihr Ergebnis aus Schritt 4.
Welches Tool wird hiervon verwendet, um mehr als zwei Stichprobenanteile miteinander zu vergleichen?
Varianzanalyse (ANOVA) zum Vergleichen Mehrere bedeutet, mehrere zu tun zwei - Stichprobe t-Tests würden zu einer erhöhten Wahrscheinlichkeit führen, einen Fehler vom Typ I zu begehen. Aus diesem Grund sind ANOVAs nützlich in vergleichen (Testen) drei oder mehr Mittelwerte (Gruppen oder Variablen) für die statistische Signifikanz.
Können Sie Anova auch für Proportionen verwenden? Anteil Daten. Im Allgemeinen sind gängige parametrische Tests wie t-Test und anova sollte nicht verwendet werden, wenn die abhängige Variable ist Anteil Daten, da Anteil Daten sind ihrer Natur nach an 0 und 1 gebunden und oft nicht normalverteilt oder homoskedastisch.
Wissen Sie auch, sind zwei Anteile statistisch unterschiedlich?
Vergleichen zwei Proportionen , wie vergleichen zwei bedeutet, ist üblich. Wenn zwei geschätzt Proportionen sind unterschiedlich , kann es an einem Unterschied in den Populationen oder an einem Zufall liegen. Ein Hypothesentest kann helfen, festzustellen, ob ein Unterschied in der geschätzten Proportionen spiegelt einen Unterschied in der Bevölkerung wider Proportionen.
Wie testet man Proportionen in der Statistik?
Das grundlegende Verfahren ist:
- Geben Sie die Nullhypothese H. an0 und die Alternativhypothese HEIN.
- Stellen Sie das Signifikanzniveau ein.
- Berechnen Sie die Teststatistik: z = p ^ − p o p 0 (1 − p 0) n.
- Berechnen Sie den p-Wert.
- Triff eine Entscheidung. Überprüfen Sie, ob die Nullhypothese abgelehnt werden soll, indem Sie den p-Wert mit vergleichen.
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