Datentypen, die mit einem Hypothesentest analysiert werden können

Mit Hypothesentests können viele verschiedene Parameter einer Grundgesamtheit untersucht werden. Jeder Test ist für die Untersuchung eines spezifischen Parameters einer Grundgesamtheit konzipiert, und der Typ der Grundgesamtheit bestimmt den entsprechenden Datentyp. Wenn Sie den gewünschten Parameter der Grundgesamtheit und den entsprechenden Datentyp kennen, kann Ihnen das bei der Auswahl des am besten geeigneten Tests helfen.
Stetige Daten

Stetige Daten weisen zwischen zwei beliebigen Werten eine nicht zählbare Anzahl von Werten auf. Verwenden Sie stetige Daten, wenn Sie Rückschlüsse über den Mittelwert, den Median, die Standardabweichung oder die Varianz einer Grundgesamtheit ziehen möchten.

Wenn Sie ein Merkmal eines Teils oder Prozesses messen, z. B. die Länge, das Gewicht oder die Temperatur, erhalten Sie in der Regel stetige Daten. Stetige Daten enthalten häufig Dezimalwerte. Ein Qualitätstechniker möchte beispielsweise ermitteln, ob das mittlere Gewicht von dem auf der Verpackung angegeben Wert (500 g) abweicht. Der Techniker zieht Stichproben von Frühstücksflockenpackungen und erfasst ihr Gewicht.

Bernoulli-verteilte Daten (auch als binomiale Daten bezeichnet)

Verwenden Sie Bernoulli-verteilte Daten, um Rückschlüsse über Anteile oder Prozentsätze zu ziehen. Bernoulli-verteilte Daten werden oft als binomiale Daten bezeichnet, da eine Bernoulli-verteilte Grundgesamtheit als binomialverteilte Grundgesamtheit interpretiert werden kann.

Wenn Sie eine Einheit, ein Ereignis oder eine Person einer von zwei Kategorien zuordnen, erhalten Sie binomiale Daten. Die beiden Kategorien müssen sich gegenseitig ausschließen, z. B. „Ja“/„Nein“, „Bestanden“/„Nicht bestanden“ oder „Fehlerhaft“/„Nicht fehlerhaft“. Techniker untersuchen beispielsweise Schrauben auf tiefe Risse, durch die die Schrauben nicht mehr verwendet werden können. Sie zeichnen die Anzahl der untersuchten Schrauben und die Anzahl der zurückgewiesenen Schrauben auf. Die Techniker möchten ermitteln, ob der Prozentsatz der fehlerhaften Schrauben unter 0,2 % liegt.

Poisson-verteilte Daten

Verwenden Sie Zähldaten, um Rückschlüsse über eine Ereignisrate eines bestimmten Ereignisses zu ziehen.

Wenn Sie das Vorkommen eines Merkmals, eines Ergebnisses oder einer Aktivität über einen bestimmten Zeitraum oder einen anderen Beobachtungsumfang zählen, erhalten Sie Poisson-verteilte Daten. Poisson-verteilte Daten werden in Anzahlen pro Einheit gezählt, wobei die Einheiten den gleichen Umfang aufweisen. Die Prüfer eines Busunternehmens erfassen beispielsweise die Anzahl der Buspannen pro Tag für einen Zeitraum von 30 Tagen. Das Unternehmen möchte die tägliche Anzahl der Buspannen ermitteln.

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