Einseitige Hypothesentests, zweiseitige Hypothesentests bei Regression und Mittelwertvergleich
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5 سال پیش
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// Einseitige Hypothesentests, zweiseitige Hypothesentests
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Hypothesentests bei einfacher linearer Regression, multipler linearer Regression oder Mittelwertvergleichen wie t-Test können einseitig bzw. zweiseitig sein. Einseitig bedeutet, dass der Hypothese eine Wirkungszusammenhangsvermutung zugrunde liegt. Es ist also bekannt, in welche Richtung sich die abhängige Variable entwickelt, wenn sich die unabhängige Variable erhöht. Ist dies nicht bekannt, ist die Wirkungszusammenhangsvermutung ungerichtet. Es ist lediglich bekannt, dass sich die abhängige Variable ändert, allerdings nicht, ob sie sich erhöht oder sinkt. In solch einem Fall muss zweiseitig bzw. beidseitig getestet werden.
Ein Beispiel für eine gerichtete Hypothese: Der Ruhepuls sinkt infolge von mehrfachem Kardiotraining.
Ein Beispiel für eine ungerichtete Hypothese: Der Ruhepuls ändert sich infolge von mehrfachem Kardiotraining.
Der "Vorteil" des einseitigen Testens ist, dass nur auf einer Seite der Verteilung "geprüft" werden muss. Demzufolge darf ich die Signifikanz halbieren - diese wird nämlich z.B. in SPSS fast immer zweiseitig - also für einen zweiseitigen Test - angegeben. Ich kann also mit einem gerichteten Hypothesentest mitunter tatsächliche Effekte besser entdecken.
Bei Fragen und Anregungen zu einseitigen Hypothesentests, zweiseitigen Hypothesentests bei Regression und Mittelwertvergleich, nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc
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0:00 Einleitung
0:09 Unterschied anhand von Beispielhypothesen
1:20 Vorteil einseitiger Testung an einem Beispiel
3:18 Kurze Erklärung des Grundes für den Vorteil
Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage:
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Hypothesentests bei einfacher linearer Regression, multipler linearer Regression oder Mittelwertvergleichen wie t-Test können einseitig bzw. zweiseitig sein. Einseitig bedeutet, dass der Hypothese eine Wirkungszusammenhangsvermutung zugrunde liegt. Es ist also bekannt, in welche Richtung sich die abhängige Variable entwickelt, wenn sich die unabhängige Variable erhöht. Ist dies nicht bekannt, ist die Wirkungszusammenhangsvermutung ungerichtet. Es ist lediglich bekannt, dass sich die abhängige Variable ändert, allerdings nicht, ob sie sich erhöht oder sinkt. In solch einem Fall muss zweiseitig bzw. beidseitig getestet werden.
Ein Beispiel für eine gerichtete Hypothese: Der Ruhepuls sinkt infolge von mehrfachem Kardiotraining.
Ein Beispiel für eine ungerichtete Hypothese: Der Ruhepuls ändert sich infolge von mehrfachem Kardiotraining.
Der "Vorteil" des einseitigen Testens ist, dass nur auf einer Seite der Verteilung "geprüft" werden muss. Demzufolge darf ich die Signifikanz halbieren - diese wird nämlich z.B. in SPSS fast immer zweiseitig - also für einen zweiseitigen Test - angegeben. Ich kann also mit einem gerichteten Hypothesentest mitunter tatsächliche Effekte besser entdecken.
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5 سال پیش
در تاریخ 1398/02/23 منتشر شده
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