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u u u u u
Beispiel
Aus zwei (normalverteilten) Grundgesamtheiten, deren (unbekannte) Streu-
ungsparameter als gleich angesehen werden können, wurden die Stichproben
1 und 2 wie folgt entnommen: {105, 108, 86, 103, 103, 107, 124, 124} = List 1,
{89, 92, 84, 97, 103, 107, 111, 97} = List 2. Der Stichprobenumfang betrug
dabei jeweils
σ
x
x
,
n
1
-1
μ
μ
=
, H
1
2
Nullhypothese auf Grundlage der ausgewerteten Stichprobe abgelehnt werden
(Irrtumswahrscheinlichkeit
Berechnungsergebnis-Ausgabebildschirm für 1(CALC) bzw. 6(DRAW)
μ
μ
G
.......................... Art der Alternativhypothese (zweiseitiger kritischer Bereich)
1
2
t
................................... berechnete
p
..................................
df
................................. Freiheitsgrade der Prüfverteilung
¯ x
................................. empirischer Stichproben-Mittelwert der Stichprobe 1
1
¯ x
................................. empirischer Stichproben-Mittelwert der Stichprobe 2
2
σ
x
............................ empirische Standardabweichung der Stichprobe 1
n
1
-1
σ
x
............................ empirische Standardabweichung der Stichprobe 2
n
2
-1
σ
x
............................ gemeinsame Standardabweichung der Gesamtstichprobe (wird
p
n
-1
n
................................. Umfang der Stichprobe 1
1
n
................................. Umfang der Stichprobe 2
2
• Für Einzelheiten über die Funktionstasten 1(T) und 2(P) der Grafi kanzeige,
siehe „Gemeinsame Funktionen des
Entscheidungsregel zum durchgeführten Test:
Für eine vorgegebene Irrtumswahrscheinlichkeit
Nullhypothese abgelehnt (Testgröße im kritischen Bereich) und bei
die Nullhypothese erhoben (Testgröße nicht im kritischen Bereich). In diesem Beispiel gilt
α
≥
p
, d.h. es besteht kein Einwand gegen die Nullhypothese. (D.h. die empirischen Mittelwerte
unterscheiden sich noch nicht wesentlich (also nicht signifi kant, nur unwesentlich). Bei
würde man jedoch die Nullhypothese wegen vermuteter Unterschiede bereits ablehnen! )
# [Save Res] speichert die
Zeile 2 (Art der Alternativhypothese) nicht ab.
6-5-15
Statistische Testverfahren
n
= 8. Zu berechnen sind die statistischen Kennzahlen
σ
σ
x
und
sowie die Testgröße
n
p
n
2
-1
-1
μ
μ
G
:
, ) und die kritische Irrtumswahrscheinlichkeit
A
1
2
α
= 0,05) ?
t
-Testgröße (
p
-Wert (kritische Irrtumswahrscheinlichkeit)
nur angezeigt unter der Voreinstellung [Pooled:On].)
μ
-Bedingung in
1
20070201
z
(unter der Nullhypothese H
df
n
n
=
+
-1 Freiheitsgrade)
1
2
t
-Tests" auf Seite 6-5-10.
α
(Signifi kanzniveau
≥
p
o
o
,
,
1
2
:
o
p
. Kann die
α
α
p
) wird bei
<
die
α
kein Einwand gegen
α
= 0,10
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