Beispiel für Test auf Varianzen, 2 Stichproben

Ein Gesundheitsberater möchte die Bewertungen der Zufriedenheit von Patienten für zwei Krankenhäuser vergleichen. Der Berater erfasst die Bewertungen von 20 Patienten pro Krankenhaus.

Der Berater führt einen Test auf Varianzen bei zwei Stichproben durch, um zu bestimmen, ob sich die Standardabweichungen der Patientenbewertungen für die zwei Krankenhäuser voneinander unterscheiden.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten Krankenhausvergleich.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Statistische Standardverfahren > Test auf Varianzen, 2 Stichproben aus.
  3. Wählen Sie in der Dropdownliste die Option Beide Stichproben befinden sich in einer Spalte aus.
  4. Geben Sie im Feld Stichproben die Spalte Bewertung ein.
  5. Geben Sie im Feld Stichproben-IDs die Spalte Krankenhaus ein.
  6. Klicken Sie auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Die Nullhypothese besagt, dass das Verhältnis zwischen den Standardabweichungen 1 beträgt. Da beide p-Werte größer als Signifikanzniveau (als α oder Alpha bezeichnet) 0,05 sind, verwirft der Berater die Nullhypothese nicht. Der Berater verfügt über zu wenig Anzeichen, um zu schlussfolgern, dass sich die Standardabweichungen der Krankenhäuser unterscheiden.

Test und KI für Varianzen bei zwei Stichproben: Bewertung vs. Krankenhaus

Methode σ₁: Standardabweichung von Bewertung, wenn Krankenhaus = A σ₂: Standardabweichung von Bewertung, wenn Krankenhaus = B Verhältnis: σ₁/σ₂ Die Bonett- und die Levene-Methode sind für alle stetigen Verteilungen gültig.
Deskriptive Statistik Krankenhaus N StdAbw Varianz 95%-KI für σ A 20 8,183 66,958 (5,893; 12,597) B 20 12,431 154,537 (8,693; 19,709)
Verhältnis der Standardabweichungen 95%-KI für 95%-KI für Verhältnis Verhältnis unter unter Geschätztes Verwendung Verwendung Verhältnis von Bonett von Levene 0,658241 (0,372; 1,215) (0,378; 1,296)
Test Nullhypothese H₀: σ₁ / σ₂ = 1 Alternativhypothese H₁: σ₁ / σ₂ ≠ 1 Signifikanzniveau α = 0,05
Methode Teststatistik DF1 DF2 p-Wert Bonett 2,09 1 0,148 Levene 1,60 1 38 0,214
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