1. Six Sigma: Statistische Tests – Nicht normalverteilte Merkmale

Statistische Tests: Abhängige Stichproben von E-learning Institut Six Sigma

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Statistische Tests: Abhängige Stichproben“ von E-learning Institut Six Sigma ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma: Statistische Tests – Nicht normalverteilte Merkmale“.

Quiz zum Vortrag

  1. Bei einem parametrischen Test für normalverteilte Merkmale mehrerer Stichprobengruppen mit abhängigen Stichproben.
  2. Bei einem parametrischen Test für nicht normalverteilte Merkmale mehrerer Stichprobengruppen mit abhängigen Stichproben.
  3. Bei einem nicht parametrischen Test für nicht normalverteilte Merkmale mehrerer Stichprobengruppen mit unabhängigen Stichproben.
  4. Bei einem nicht parametrischen Test für nicht normalverteilte Merkmale mehrerer Stichprobengruppen mit abhängigen Stichproben.
  1. Die Bestimmung, ob Behandlungseffekte in einem Experiment mit einem Design mit randomisierten Blöcken voneinander abweichen, wenn Daten vorliegen, die nicht zwangsläufig symmetrisch sind.
  2. Die Bestimmung, ob Behandlungseffekte in einem Experiment mit einem Design mit randomisierten Blöcken voneinander abweichen, wenn Daten vorliegen, die zwangsläufig symmetrisch sind.
  3. Die Bestimmung, ob Behandlungseffekte in einem Experiment mit einem Design ohne randomisierte Blöcke voneinander abweichen, wenn Daten vorliegen, die zwangsläufig symmetrisch sind.
  4. Die Bestimmung, ob Behandlungseffekte in einem Experiment mit einem Design ohne randomisierte Blöcke voneinander abweichen, wenn Daten vorliegen, die nicht zwangsläufig symmetrisch sind.
  1. Blöcke sind beispielsweise experimentelle Durchläufe, die unter vereinheitlichten Bedingungen durchgeführt werden.
  2. Blöcke sind beispielsweise statistische Varianzen, die unter vereinheitlichten Bedingungen berechnet werden.
  3. Blöcke sind beispielsweise experimentelle Daten, die unter vereinheitlichten Bedingungen gesammelt werden.
  4. Blöcke sind beispielsweise Grundgesamtheiten, die unter vereinheitlichten Bedingungen gezogen werden.
  1. Die Antwortvariable muss stetig oder ordinal sein und die Behandlung darf nicht kategorial sein.
  2. Die Antwortvariable darf nicht stetig oder ordinal und die Behandlung muss kategorial sein.
  3. Die Antwortvariable muss normalverteilt oder parametrisch und die Behandlung kategorial sein.
  4. Die Antwortvariable muss stetig oder ordinal und die Behandlung kategorial sein.
  1. Je weiter der Wert einer Stichprobe von der Grundgesamtheit abweicht, desto schwächer ist sein vermuteter Einfluss.
  2. Je weiter ein Median vom Gesamtmedian abweicht, desto schwächer ist sein vermuteter Einfluss.
  3. Je weiter der Wert einer Stichprobe von der Grundgesamtheit abweicht, desto stärker ist sein vermuteter Einfluss.
  4. Je weiter ein Median vom Gesamtmedian abweicht, desto stärker ist sein vermuteter Einfluss.
  1. ANOVA
  2. Logistische Regressionsanalyse
  3. t-Test
  4. Lineare Regressionsanalyse
  1. Kruskal-Wallis-Test hat homogene Varianzen.
  2. Kruskal-Wallis-Test ist für normalverteilte Merkmale.
  3. Friedmdan-Test gilt für voneinander abhängige Stichproben.
  4. Kruskal-Wallis-Test vergleicht Mediane der Stichproben mit dem der Grundgesamtheit.
  1. ⍺ = 1%
  2. ⍺ = 2,5%
  3. ⍺ = 5%
  4. ⍺ = 1,5%
  1. Ein kleiner p-Wert zeigt an, dass die Nullhypothese nicht abgelehnt werden kann.
  2. Ein großer p-Wert zeigt an, dass die Nullhypothese nicht abgelehnt werden kann.
  3. Ein p-Wert größer ⍺ zeigt an, dass die Nullhypothese abgelehnt werden kann.
  4. Ein p-Wert kleiner ⍺ zeigt an, dass die Nullhypothese abgelehnt werden kann.
  1. nominalskaliert
  2. ordinalskaliert
  3. kardinalskaliert
  4. intervallskaliert

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Dozent des Vortrages Statistische Tests: Abhängige Stichproben

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