1. Six Sigma: Statistische Tests – Nicht normalverteilte Merkmale

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

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Über den Vortrag

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

Quiz zum Vortrag

  1. Zwischen unabhängigen und abhängigen Stichproben.
  2. Es muss zwischen nichts unterschieden werden.
  3. Zwischen Stichproben und Grundgesamtheit.
  4. Zwischen binominalen und ordinalen Stichproben.
  1. Zur Bestimmung, ob sich die Signifikanzen zweier Gruppen unterscheiden.
  2. Zur Bestimmung der Kantengewichte der Mediane.
  3. Zur Bestimmung, ob sich die Ränge zweier Gruppen unterscheiden.
  4. Zur Bestimmung, ob sich die Mediane mehrerer Stichprobengruppen unterscheiden.
  1. Die Merkmale müssen hier normalverteilt sein.
  2. Die Daten müssen hier eine stetige Antwortvariable enthalten und ihrer Verteilung ähnlich sein.
  3. Die Daten müssen hier aus zwei verschiedenen Stichproben entnommen werden.
  4. Es gibt keine Abgrenzung zwischen beiden, die Anwendung obliegt der Präferenz des Anwenders.
  1. Falls es weniger als 15 Beobachtungen pro Stichprobe sind oder extrem schiefe Verteilung der Daten vorliegt.
  2. Falls das Design der Daten eher randomisierte Blöcke aufweist.
  3. Falls es mehr als 15 Beobachtungen pro Stichprobe sind oder extrem schiefe Verteilung der Daten vorliegt.
  4. Falls das Design der Daten keine randomisierten Blöcke aufweist.
  1. … verteilungsfreie Alternative zu einer einfachen ANOVA dar.
  2. … parametrische Alternative zu einer einfachen ANOVA dar.
  3. … verteilungsfreie Alternative zum Bartlett-Test dar.
  4. … normalverteilte Alternative zu einer einfachen ANOVA dar.
  1. ⍺ = 1%
  2. ⍺ = 2,5%
  3. ⍺ = 5%
  4. ⍺ = 1,5%
  1. H0: Die Stichproben stammen aus derselben Verteilung.
  2. H0: Es gibt keinen Zusammenhang zwischen den Stichproben.
  3. H0: Die Varianz der Stichproben ist gleich.
  4. H0: Alle Mediane sind gleich.
  1. Es wird eine Varianzanalyse durchgeführt und anschließend ein t-Test.
  2. Es wird ein Chi-Quadrat-Test durchgeführt.
  3. Es wird eine Rangsummenanalyse durchgeführt.
  4. Es wird eine lineare Regression durchgeführt.
  1. intervallskaliert
  2. nominalskaliert
  3. ordinalskaliert
  4. kardinalskaliert
  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 kleiner ⍺ zeigt an, dass die Nullhypothese abgelehnt werden kann.
  4. Ein p-Wert größer ⍺ zeigt an, dass die Nullhypothese abgelehnt werden kann.

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Dozent des Vortrages Statistische Tests: Unabhängige Stichproben

E-learning Institut Six Sigma

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