Statistik Power

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On 02.02.2020
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Trennschärfe eines Tests

Die Power sinkt durch, die Verringerung des alpha-Fehlers (von 5% auf 1%) von. 77% auf 56%. Page Statistik für SoziologInnen. Testtheorie. ©. M. Lexikon. Statistische Power. (Statistische) Power wird definiert als die Wahrscheinlichkeit, korrekterweise eine falsche Nullhypothese zurückzuweisen. Die Power eines statistischen Tests. Unter der Power oder Mächtigkeit eines Tests versteht man die Wahrscheinlichkeit, eine de facto falsche.

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Um die Trennschärfe eines Tests berechnen zu können, muss die Alternativhypothese in Form einer konkreten Punkthypothese spezifiziert sein.

Die Trennschärfe selbst ist also die Wahrscheinlichkeit, einen ebensolchen Fehler zu vermeiden. Sie kann also als Fähigkeit eines Tests, einen bestimmten Effekt zu erkennen, wenn dieser bestimmte Effekt tatsächlich vorliegt.

Man bezieht sich also allgemein auf die Trennschärfe eines Tests gegen eine spezifische Alternativhypothese Punkthypothese.

Ein ähnliches Konzept ist die Fehlerwahrscheinlichkeit vom Typ I. Je kleiner bei vorgegebenem Fehler 1.

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Die Power des Tests steigt. Lexikon. Statistische Power. (Statistische) Power wird definiert als die Wahrscheinlichkeit, korrekterweise eine falsche Nullhypothese zurückzuweisen. Die Trennschärfe eines Tests, auch Güte, Macht, Power (englisch für Macht, Leistung, Stärke) eines Tests oder auch Teststärke bzw. Testschärfe, oder kurz Schärfe genannt, beschreibt in der Testtheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik. Die Grundidee des statistischen Testens besteht darin, diese beiden Fehler zu 1) Die Teststärke (Power) ist die Wahrscheinlichkeit, einen Typ-I–Fehler zu. 1/Variation. • Stichprobenumfang. ▫ (Richtiger Test → mehr Power). ▫ Ggf.: Bonferroni-Korrektur. ▫ p*=5% → Irrtum in 5% der Fälle = alpha-Fehler. Statistik​.
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