Healthcare and Medicine Reference
In-Depth Information
.
Tab. 9.1 Entscheidungsfindung bei einem statistischen Test
Schritt
Beschreibung
1
Formulieren der Null- und der Alternativhypothese
(einseitig oder zweiseitig)
7 Abschn. 9.1.2
2
Wahl des Signifikanzniveaus (meist α = 0,05)
7 Abschn. 9.1.3
3
Berechnen der Prüfgröße und Ermitteln des p -Werts
7 Abschn. 9.1.3,
7 Abschn. 9.2.2
4
Testentscheidung:
p < α: Alternativhypothese
p α: Nullhypothese
7 Abschn. 9.2.1,
7 Abschn. 9.2.2
5
Interpretation des Testergebnisses
7 Abschn. 9.2.3,
7 Abschn. 9.2.4
9
Die Nullhypothese H 0 beinhaltet ein Gleichheitszeichen; sie ist also eindeutig formu-
liert. Die üblicherweise mit H 1 (oder H A ) bezeichnete Alternativhypothese ist dagegen
sehr allgemein gehalten: Sie vereinigt in sich alle Hypothesen außer der Nullhypothese.
Diese Art von Hypothesen, bei denen nichts über die Richtung eines Unterschieds
ausgesagt wird, nennt man zweiseitig (oder ungerichtet ). Liegen aufgrund inhaltli-
cher Überlegungen bereits Kenntnisse über die Richtung eines möglichen Unterschie-
des vor, ist es eventuell sinnvoll, einseitige (oder gerichtete ) Hypothesen zu formu-
lieren. Hat der Arzt berechtigten Grund zur Annahme, dass die Risikobabys auf keinen
Fall mehr, sondern weniger als 3500 g wiegen, und möchte dies statistisch absichern,
wird er folgende Hypothesen aufstellen:
H 0 : μ = 3.500 ; H 1 : μ < 3.500
Eine Testentscheidung lässt nur diese beiden Alternativen zu. Die Möglichkeit
μ > 3.500 wird bei dieser Fragestellung gar nicht in Betracht gezogen.
!
Cave
Oft wird die Nullhypothese bei einseitiger Fragestellung komplementär
zur Alternativhypothese formuliert (in unserem Beispiel: H 0 : μ ≥ 3.500).
Welche Formulierung das inhaltliche Problem beser beschreibt, bleibt dem
Anwender überlassen. Für die Durchführung des Tests ist dies irrelevant:
Die Berechnung der Prüfgröße und die Testentscheidung basieren in je-
dem Fall auf einer eindeutig formulierten Nullhypothese.
 
Search Pocayo ::




Custom Search