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Im letzten Kapitel dieses Kurses beschäftigen wir uns mit dem Hypothesentest, einem grundlegenden statistischen Werkzeug zur Bestimmung der Signifikanz von Ergebnissen aus einem Datensatz.

Wir konzentrieren uns auf die Durchführung von t-Tests und z-Tests, die häufig verwendet werden, um Stichprobenmittelwerte mit einem bekannten Wert oder einem anderen Stichprobenmittelwert unter bestimmten Annahmen zu vergleichen.

Hypothesentests sind entscheidend für die Validierung von Ergebnissen in Forschung, Business Analytics und vielen wissenschaftlichen Disziplinen und unterstützen dabei, fundierte Entscheidungen auf Basis statistischer Evidenz zu treffen.

Aufgabe

Ihre Aufgabe ist es, mit Excel statistische Tests an den bereitgestellten Datensätzen durchzuführen. Führen Sie sowohl T-Tests als auch Z-Tests durch, um Stichprobenmittelwerte zu vergleichen und Hypothesen zu bewerten.

Nachfolgend finden Sie die Datensätze für Benutzergruppen, die für den T-Test und Z-Test verwendet werden sollen:

Hinweis

Für den t-Test:

Zum Tab Daten navigieren und auf Datenanalyse klicken. Falls diese Option nicht verfügbar ist, über Excel-Optionen das Add-In Analyse-Funktionen aktivieren;
t-Test: Zwei Stichproben unter der Annahme gleicher Varianzen aus den Datenanalyse-Optionen auswählen;
Für den t-Test die Daten aus T-Test Group 1 und T-Test Group 2 verwenden;
Die hypothetische Mittelwertdifferenz als 0 eingeben, was keinen erwarteten Unterschied unter der Nullhypothese bedeutet;
Sicherstellen, dass Beschriftungen enthalten sind, und den Alpha-Wert auf 0,05 setzen;
Test ausführen und die Ausgabe überprüfen. Ein p-Wert kleiner als 0,05 weist in der Regel auf statistische Signifikanz hin, was darauf hindeutet, dass die Nullhypothese verworfen werden sollte.

Für den z-Test:

Zum Tab Daten navigieren und auf Datenanalyse klicken. Falls diese Option nicht verfügbar ist, über Excel-Optionen das Add-In Analyse-Funktionen aktivieren;
Für den z-Test, der für größere Stichproben geeignet ist, z-Test: Zwei Stichproben für Mittelwerte auswählen;
Die Daten aus Z-Test Group 1 und Z-Test Group 2 verwenden;
Die hypothetische Mittelwertdifferenz als 0 eingeben, was keinen erwarteten Unterschied unter der Nullhypothese bedeutet;
Da die Populationsstandardabweichungen bekannt sind, 100 für die Varianzen beider Gruppen eingeben;
Sicherstellen, dass Beschriftungen enthalten sind, und den Alpha-Wert auf 0,05 setzen;
Test ausführen und die Ausgabe überprüfen. Ein p-Wert kleiner als 0,05 weist in der Regel auf statistische Signifikanz hin, was darauf hindeutet, dass die Nullhypothese verworfen werden sollte.

1. Für den z-Test: Wenn der p-Wert signifikant niedrig ist (weniger als 0,05), welche Schlussfolgerungen können Sie bezüglich der Populationsmittelwerte der beiden Gruppen ziehen?

2. Wie hoch war der p-Wert für den einseitigen t-Test und was bedeutet dies für den Unterschied zwischen Gruppe 1 und Gruppe 2?

Wie hoch war der p-Wert für den einseitigen t-Test und was bedeutet dies für den Unterschied zwischen Gruppe 1 und Gruppe 2?

Wählen Sie die richtige Antwort aus

Wir können die Nullhypothese nicht verwerfen, da der p-Wert 0.29 beträgt. Dies deutet darauf hin, dass der Unterschied zwischen den Mittelwerten der Gruppen nicht statistisch signifikant ist.

Wir verwerfen die Nullhypothese, da der p-Wert 0.29 beträgt. Dies deutet darauf hin, dass der Unterschied zwischen den Mittelwerten der Gruppen statistisch signifikant ist.

Wir können die Nullhypothese nicht verwerfen, da der p-Wert 0.002 beträgt. Dies deutet darauf hin, dass der Unterschied zwischen den Mittelwerten der Gruppen nicht statistisch signifikant ist.

Wir verwerfen die Nullhypothese, da der p-Wert 0.002 beträgt, was darauf hinweist, dass der Unterschied zwischen den Mittelwerten der Gruppen statistisch signifikant ist.

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Abschnitt 4. Kapitel 4

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Abschnitt 4. Kapitel 4

Hypothesentests in Excel

Aufgabe

1. Für den z-Test: Wenn der p-Wert signifikant niedrig ist (weniger als 0,05), welche Schlussfolgerungen können Sie bezüglich der Populationsmittelwerte der beiden Gruppen ziehen?

2. Wie hoch war der p-Wert für den einseitigen t-Test und was bedeutet dies für den Unterschied zwischen Gruppe 1 und Gruppe 2?