1. Archiv - Six Sigma Black Belt – Analyse Phase

A2|1.1 | Vergleich von Datengruppen mit Hypothesentests (Teil 1) von   Helling und Storch

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Über den Vortrag

Der Vortrag „A2|1.1 | Vergleich von Datengruppen mit Hypothesentests (Teil 1)“ von   Helling und Storch ist Bestandteil des Kurses „Archiv - Six Sigma Black Belt – Analyse Phase“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:

  • A2|1.1 Vergleich von Datengruppen mit Hypothesentests (Teil1/3)
  • Das Konzept der Hypothesentests
  • Ein- und zweiseitige Hypothesentests
  • Mathematisches Prinzip
  • Aussagegenauigkeit und Risiken
  • Auswahl eines Hypothesentests

Quiz zum Vortrag

  1. Hypothesentests nutzen für den Vergleich von Mittelwerten oder Streuungswerten.
  2. Hypothesentests vergleichen Datengruppen.
  3. Hypothesentests überprüfen, ob die PIV einen signifikanten Einfluss auf einen/ mehrere KPOV haben
  4. Hypothesentests zeigen stetige Zusammenhänge zwischen Faktoren.
  1. Das Gleichheits-Zeichen: =
  2. Das Kleiner-Zeichen: <
  3. Das Größer-Zeichen: >
  4. Das Ungleichheits-Zeichen: ≠
  1. Die Nullhypothese und die Alternativhypothese schließen sich gegenseitig aus.
  2. Hypothesen formulieren den Vergleich von Stichproben mit einem Zielwert.
  3. Hypothesen formulieren den Vergleich von mehreren Stichproben.
  4. Die Alternativhypothese H1 beinhaltet niemals das Gleichheitszeichen.
  5. Es können niemals mehr als zwei Hypothesen formuliert werden.
  1. Streuung H0: σ1 < σ2 und H1 : σ1 > σ2
  2. Mittelwert H0 : μ1 > μ2 und H1 : μ1 < μ2
  3. Mittelwert H0 : μ1 = μ2 und H1 : μ1 ≠ μ2
  4. Streuung H0 : σ1 = σ2 und H1 : σ1 ≠ σ2
  1. Das α-Risiko beschreibt die Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der die H0 -Hypothese verworfen wird, obwohl sie in Wahrheit zutrifft.
  2. Das α-Risiko beschreibt den Anteil, der durch das Konfidenzintervall nicht abgedeckt ist.
  3. Das α-Risiko teilt sich bei einem zweiseitigen Test auf beide Seiten auf (pro Seite a/2).
  4. Das α-Risiko beschreibt die Irrtumswahrscheinlichkeit, mit der die H0 -Hypothese beibehalten wird, obwohl sie in Wahrheit verworfen werden sollte.
  1. Zwei-Stichproben-t-Test
  2. Ein-Stichproben-t-Test
  3. Zwei-Stichproben-Test auf Varianzen
  4. Ein-Stichproben-Test auf Varianzen
  5. Ein-Stichproben-Z-Test
  1. Die Teststärke ist ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, dass die Alternativhypothese akzeptiert wird.
  2. Die Teststärke wird auch "Power" genannt.
  3. Die Teststärke ist unter anderem vom Stichprobenumfang, dem α-Risiko und der Streuung abhängig.
  4. Ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese akzeptiert wird, ist die Teststärke.

Dozent des Vortrages A2|1.1 | Vergleich von Datengruppen mit Hypothesentests (Teil 1)

  Helling und Storch

  Helling und Storch

Helling und Storch ist Spezialist für Innovations- und Qualitätsmanagement. Das Unternehmen entwickelt Lehrgänge, Trainings und Vorträge für Akademien, Hochschulen und innerbetriebliche Bildungseinrichtungen. Ebenso gehören die Durchführung von Seminaren und Bildungsmaßnahmen, individuelles Methoden- und Praxis-Coaching sowie die Personenzertifizierung zum Angebot des Full-Service-Anbieters. Lehrgangs- und Coaching-Produkte von Helling und Storch sind vielfach ausgezeichnet und weltweit im Praxiseinsatz bei mittelständischen Unternehmen und namhaften Konzernen.

Matthias Storch ist Geschäftsführer von Helling und Storch. Als einer der ersten Six Sigma Master Black Belts Deutschlands und Lean Master blickt er auf viele Jahre, hunderte Projekte und mehr als 10.000 Teilnehmer Erfahrung in Schulung und Anwendung der Six Sigma Methoden.

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