Beispiel für Ereignisrate in Poisson-Modellen, 1 Stichprobe

Ein Manager der Qualitätskontrolle eines kommunalen Verkehrsunternehmens möchte die Kundenzufriedenheit verbessern. Um die aktuelle Kundenzufriedenheit auszuwerten, zählt der Leiter die Anzahl der Kundenbeschwerden für einen Zeitraum von 30 Tagen.

Der Manager führt einen Test der Ereignisrate in Poisson-Modellen bei einer Stichprobe durch, um festzustellen, ob die durchschnittliche Rate der Beschwerden pro Tag größer als 10 ist.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten Kundenbeschwerden.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Statistische Standardverfahren > Ereignisrate in Poisson-Modellen, 1 Stichprobe aus.
  3. Wählen Sie in der Dropdownliste die Option Eine oder mehrere Stichproben, jede in einer Spalte aus.
  4. Geben Sie im Feld Stichprobenspalten die Spalte Anzahl Beschwerden ein.
  5. Wählen Sie Hypothesentest durchführen aus.
  6. Geben Sie im Feld Hypothetische Rate den Wert 10 ein.
  7. Wählen Sie Optionen aus.
  8. Wählen Sie im Feld Alternativhypothese den Wert Rate > hypothetische Rate aus.
  9. Klicken Sie in den einzelnen Dialogfeldern auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Die Nullhypothese besagt, dass die Rate 10 Beschwerden pro Tag beträgt. Da der p-Wert von 0,000 kleiner als das Signifikanzniveau 0,05 (als α oder Alpha bezeichnet) ist, verwirft der Manager die Nullhypothese und schlussfolgert, dass die Beschwerderate größer als 10 pro Tag ist.

Test und KI für Ereignisrate in Poisson-Modellen bei einer Stichprobe : Anzahl Beschwerden

Methode λ: Poisson-Rate von Anzahl Beschwerden Für diese Analyse wird die exakte Methode verwendet.
Deskriptive Statistik Ereignishäufigkeit Rate der 95%-Untergrenze N gesamt Stichprobe für λ 30 598 19,9333 18,6118
Test Nullhypothese H₀: λ = 10 Alternativhypothese H₁: λ > 10

p-Wert 0,000

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