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Es ergibt doch Sinn, oder?
Nehmen Sie an die Population wächst auf 25.000 an. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass diese Änderung nicht bemerkt wird?
Also (25.000 - 24.000) / Standardfehler = 3,043
Diesen z-Wert im Appendix nachschlagen und von 0,500 abziehen.
Oder du machst es mit Excel: 1-NORMVERT(3,043;0;1;1)
Was hälst du davon?
Es geht doch da um den p-value, oder?
MfG Manny
@Warum geht es um den p-value bzw Alpha Fehler und nicht um den Beta-Fehler, denn ich ausrechnen würde.
P-Value: H1 wird angenommen obwohl H0 richtig wäre
Beta-Fehler: Ho wird beibehalten obwohl H1 richtig wäre
Sorry, das war mein Fehler! Selbstverständlich handelt es sich hierbei um den Beta-Fehler. Obwohl die wir mit 25,000 die H0 ablehnen müssten, wollen wir die Wahrscheinlichkeit wissen, dass es nicht dazu kommt. Sprich H0 beibehalten obwohl H1 eintretet. >> Eindeutig Beta-Fehler!
Das Ergebnis sollte jedoch stimmen. Also z Stimmt zu 100 %. Die Wahrscheinlichkeit sodass z kleiner als 3,043 ist ergibt sich logischerweiße aus 0,500 - 0,49988 = 0,0012.
So stimmt es! Jetzt ergibt es auch ein wenig mehr Sinn.
MFG
Seas,
Müsste es nicht 0,500 - 0,4989 = 0,011 sein!?
mit a und b bin ich auf eure ergebnisse gekommen.
grüße
Gib das Mal in Excel ein :-DZitat:
Zitat von Namsuoires
Da kommt 0,00117 raus! Zumindest bei meinem Excel :lol:
Das kommt vom Runden. Aber vorsichtig! Du hast eine Dezimal vergessen. 0,0011 bzw 0,0012Zitat:
Zitat von MadMaster2000
STIMMT!Zitat:
Zitat von 4realMaster
Hattest du aber auch! :oops:Zitat:
Zitat von Namsuoires
Geändert von Namsuoires (Heute um 07:03 Uhr). ----> Das Internet beweißt es :D
Hrrrrrrr, hast mich dabei erwischt! Na ja, dieses Internet ist mir immer ein Schritt vorweg. Hrrrrrr :xZitat:
Zitat von 4realMaster