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Manuelles Berechnen der Bonferroni-Konfidenzintervalle für die Standardabweichungen (Sigmas)

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Gehen Sie wie folgt vor, um die Bonferroni-Konfidenzintervalle für die Standardabweichungen (Sigmas) der Faktorstufen manuell zu berechnen, anstatt Statistik > Varianzanalyse (ANOVA) > Test auf gleiche Varianzen zu verwenden mit dem auf der Normalverteilung basierenden Test zu verwenden.

Angenommen, Sie verwenden den Minitab-Beispieldatensatz Krankenhausvergleich.MWX und analysieren die Antwortvariable Bewertung sowie den Faktor Krankenhaus, der 2 Stufen aufweist. Gehen Sie wie folgt vor, um das Konfidenzintervall für Krankenhaus A bei einer simultanen Irrtumswahrscheinlichkeit von 95 % (0,95) zu berechnen:

  1. Berechnen Sie K, und speichern Sie den Wert in einer Konstanten mit dem Namen K1.
    1. Öffnen Sie den Minitab-Beispieldatensatz Krankenhausvergleich.MWX.
    2. Wählen Sie Berechnen > Rechner aus.
    3. Geben Sie im Feld Ergebnis speichern in Variable den Wert K1 ein.
    4. Geben Sie im Feld Ausdruck den Ausdruck 0,05 / (2 * 2) ein.
    5. Klicken Sie auf OK.
  2. Berechnen Sie die Varianz und den Stichprobenumfang für jede Stufe von Methode, und speichern Sie die Ergebnisse im Arbeitsblatt.
    1. Wählen Sie Statistik > Statistische Standardverfahren > Deskriptive Statistik anzeigen aus.
    2. Geben Sie im Feld Variablen die Spalte Bewertung ein.
    3. Geben Sie im Feld Nach Variablen (optional) die Spalte Krankenhaus ein.
    4. Klicken Sie auf Statistiken. Wählen Sie Varianz und N nicht fehlend aus.
    5. Klicken Sie in den einzelnen Dialogfeldern auf OK.
    Für Krankenhaus A beträgt die Varianz 66,9579, und der Stichprobenumfang ist 20.
    Hinweis

    Um den Wert mit 4 Dezimalstellen anzuzeigen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Spalte und wählen Sie dann Spalte formatieren. Wählen Sie Feste Anzahl Dezimalstellen, aus und geben Sie anschließend 4 bei Dezimalstellen.

  3. Berechnen Sie U, und speichern Sie das Ergebnis in einer Arbeitsblattkonstanten mit dem Namen U1.
    1. Wählen Sie Berechnen > Wahrscheinlichkeitsverteilungen > Chi-Quadrat aus. Weitere Informationen zur Chi-Quadrat Verteilung finden Sie unter Chi-Quadrat-Verteilung.
    2. Wählen Sie Inverse kumulative Wahrscheinlichkeit aus.
    3. Geben Sie im Feld Freiheitsgrade den Wert 19 ein.
    4. Wählen Sie Eingabekonstante aus, und geben Sie K1 ein.
    5. Geben Sie im Feld Optional speichern den Wert U1 ein.
    6. Klicken Sie auf OK.
  4. Berechnen Sie die Obergrenze für das Konfidenzintervall.
    1. Wählen Sie Berechnen > Rechner aus.
    2. Geben Sie im Feld Ergebnis speichern in Variable den Wert OberSt1 ein.
    3. Geben Sie im Feld Ausdruck den Ausdruck ((19 * 66,9579) / U1)**0,5 ein.
    4. Klicken Sie auf OK.
    Die Obergrenze für das 95%-Bonferroni-Konfidenzintervall für Krankenhaus A ist 12,6776. Die Untergrenze wird auf die gleiche Weise berechnet, wobei L anstelle von U verwendet wird.
  5. Berechnen Sie L, und speichern Sie das Ergebnis in einer Arbeitsblattkonstanten mit dem Namen L1.
    1. Wählen Sie Berechnen > Rechner aus.
    2. Geben Sie im Feld Ergebnis speichern in Variable den Wert K3 ein.
    3. Geben Sie im Feld Ausdruck den Ausdruck 1 - K1 ein.
    4. Klicken Sie auf OK.
    5. Wählen Sie Berechnen > Wahrscheinlichkeitsverteilungen > Chi-Quadrat aus.
    6. Wählen Sie Inverse kumulative Wahrscheinlichkeit aus.
    7. Geben Sie im Feld Freiheitsgrade den Wert 19 ein.
    8. Wählen Sie Eingabespalte aus, und geben Sie den Wert K3 ein.
    9. Geben Sie im Feld Optional speichern den Wert L1 ein.
    10. Klicken Sie auf OK.
  6. Berechnen Sie die Untergrenze für das Konfidenzintervall.
    1. Wählen Sie Berechnen > Rechner aus.
    2. Geben Sie im Feld Ergebnis speichern in Variable den Wert UnterSt1 ein.
    3. Geben Sie im Feld Ausdruck den Ausdruck ((19 * 66,9579) / L1)**0,5 ein.
    4. Klicken Sie auf OK.
    Die Untergrenze für das 95%-Bonferroni-Konfidenzintervall für Krankenhaus A ist 5,99494.
    Hinweis

    Wenn mehrere Faktoren vorhanden sind, müssen Sie jede eindeutige Kombination von Faktorstufen als separate Faktorstufe berücksichtigen.

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