Übersicht über Randomisierungstest für Mittelwerte, 2 Stichproben

Verwenden Sie Randomisierungstest für Mittelwerte, 2 Stichproben, um zu ermitteln, ob sich die Mittelwerte der Grundgesamtheiten zweier unabhängiger Gruppen voneinander unterscheiden. Mit Randomisierungstest für Mittelwerte, 2 Stichproben können Sie auch wichtige statistische Konzepte veranschaulichen. Beobachtungen sind unabhängig, wenn der Wert einer bestimmten Beobachtung von keiner vorhergehenden Beobachtung abhängt. Wenn die Beobachtungen nicht unabhängig sind, sind Ihre Ergebnisse möglicherweise ungültig. Weitere Informationen finden Sie unter Wodurch unterscheiden sich abhängige und unabhängige Stichproben?.

Ein Gesundheitsberater möchte beispielsweise mit einem Randomisierungstest ermitteln, ob zwischen den Bewertungen der Patientenzufriedenheit für zwei Krankenhäuser ein Unterschied besteht.

Der p-Wert ist das Maß für die Anzeichen gegen die Annahme der Nullhypothese, so dass der Berater erkennen kann, ob sich die Bewertungen unterscheiden.
Im Histogramm werden die Streuung und die Form der Stichprobenverteilung veranschaulicht.
Mit Resampling-Verfahren (Stichprobenwiederholungen) kann die Auswirkung des Stichprobenumfangs auf die Stichprobenverteilung gezeigt werden.

Weitere Informationen zu Bootstrapping- und Resampling-Verfahren finden Sie unter Was ist Bootstrapping?

Wo finde ich diese Analyse?

Berechnen > Resampling > Randomisierungstest für Mittelwert, 2 Stichproben

In welchen Fällen bietet sich eine andere Analyse an?

Um das Konfidenzintervall für die Differenz der Mittelwerte zweier unabhängiger Gruppen zu schätzen, verwenden Sie Bootstrapping für Mittelwerte, 2 Stichproben.