Was ist der Unterschied zwischen Anpassungstest und Unabhängigkeitstest?

Der Anpassungstest vergleicht eine einzelne kategoriale Variable mit einer erwarteten Verteilung. Der Unabhängigkeitstest prüft anhand einer Kontingenztafel, ob zwei kategoriale Variablen zusammenhängen.

Wie formatiere ich die Kontingenztafel richtig?

Geben Sie jede Zeile der Tabelle in eine neue Zeile ein und trennen Sie die Werte innerhalb der Zeile durch Kommas (z. B. '30, 20' in der ersten Zeile, '15, 35' in der zweiten).

Was bedeutet der p-Wert in den Ergebnissen?

Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, die beobachteten Daten zu erhalten, wenn die Nullhypothese wahr ist. Ist er kleiner als Ihr Alpha-Wert (z. B. 0,05), wird die Nullhypothese abgelehnt.

Muss ich die erwarteten Häufigkeiten beim Anpassungstest immer angeben?

Ja, für den Anpassungstest benötigen Sie sowohl die beobachteten als auch die erwarteten Häufigkeiten als kommagetrennte Listen, um den statistischen Vergleich durchzuführen.

Welche Bedeutung hat der Alpha-Wert?

Der Alpha-Wert (Signifikanzniveau) bestimmt den Schwellenwert für die statistische Signifikanz. Ein Wert von 0,05 bedeutet ein Risiko von 5 %, die Nullhypothese fälschlicherweise abzulehnen.

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Chi-Quadrat-Test-Rechner

Fuehrt Chi-Quadrat-Anpassungs- oder Unabhaengigkeitstests aus beobachteten Haeufigkeiten oder Kontingenztafeln aus

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1 Beispiele

Einen Anpassungstest ausfuehren

Vergleicht beobachtete Kategorien mit gleichen erwarteten Haeufigkeiten

{"result":{"chiSquare":2,"degreesOfFreedom":4,"pValue":0.7358,"rejectNull":false}}

Eingaben

Fülle die erforderlichen Felder aus und starte das Tool.

6 Optionen

InhaltHaupteingaben einfügen oder eingeben.3

Beobachtete HaeufigkeitentextareaOptionales FeldErwartete HaeufigkeitentextareaOptionales FeldKontingenztafeltextareaOptionales Feld

EinstellungenFormate, Bereiche, Zahlen und Modi anpassen.3

TesttypselectOptionales FeldAlphanumberOptionales FeldDezimalstellennumberOptionales Feld

Ergebnis

Bereit zum Start

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