Hilfestellung - Binomialtest, Rangsummentest,t-test, means

Fragen, die sich auf kein spezielles Verfahren beziehen.

Hilfestellung - Binomialtest, Rangsummentest,t-test, means

Beitragvon kamsen » Fr 17. Feb 2012, 19:55

Hallo zusammen,

meine Statistikkenntnisse sind mittlerweile etwas eingerostet. Dabei "helfe" ich gerade jemandem bei der Auswertung eine Studie und will nichts falschen erzählen ;)

Es um folgendes:

Es wurde eine Gruppe von Menschen die oft das Fahrrad benutzen gefragt, ob sie interesse daran hätten ihr Fahrrad ggn ein Elektrofahrrad einzutauschen (genauer, ob sie prinzipiell Interesse hätten eins zu kaufen ;) )
Jetzt soll herausgefunden werden, ob die signifante Mehrheit das tun würde (Interesse an E-Rädern hat).

Mein Ansatz wäre:
Die signifikante Mehrheit der Radfahrer hat kein Interesse daran.
Die signifikante Mehrheit der Radfahrer hat Interesse daran.

Teststatistik wäre dann Binomialtest mit ? (Und #nein) - wenn dann ist ist das ganze signifankt oder? Ansonten muss ich die Nullhypothese annehmen?


In der gleiche Umfrage wurde noch gefragt, wie wichtig einem das "Umweltbewusstsein" ist (1 = garnicht wichtig; 2 = nicht so wichtig; 3 = egal; 4 = wichtig; 5 = sehr wichtig). Kann ich daraus Mittelwelt und Varianz berechnen? Ich meine mich erinner zu können, dass das wohl nicht geht... Damit soll dann getestet werden, ob sich verschiedene Gruppen der Fahrradfahrer in ihrer Einstellung dazu unterscheiden. Das wäre dann ein Rangsummentest oder doch ein t-test ?

Hoffe ist alles verständlich dargelegt.


Best
me
kamsen
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Re: Hilfestellung - Binomialtest, Rangsummentest,t-test, mea

Beitragvon strukturmarionette » Fr 17. Feb 2012, 23:45

Hi,

die H0 beim Binomialtest lautet:

Die Wahrscheinlichkeit für ein konkretes Ereignis ist irgendwas zwischen 0 und 1 (wäre festzulegen, je nach Fragestellung, bei Dir wohl: 0,5)
(Das p=0,05 Fehlerninveau ist sehr verbreitet.)

sonst:

abhängig von der Verteilung und vom Stichprobenumfang (u.a.):

bei zwei unabh. Stichproben:
entweder T-Test oder Mann-Whitney-U-Test

bei mehr als zwei unabh. Stichproben:
1-faktorielle ANOVA oder Kruskall-Wallis Test (Median-Test)

S.
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