Die Freiheitsgrade für die Passgenauigkeitstests sind die Summe der Freiheitsgrade für die Begriffe im Modell. Diese Summe entspricht der Anzahl der Parameter im Modell.
Jeder Fitheitstest hat eine Chi-Quadrat-Statistik. Der Chi-Quadrat-Wert ist die Teststatistik, mit der bestimmt wird, ob eine Assoziation zwischen einem Term oder Modell und der Antwortvariablen besteht.
Minitab verwendet die Chi-Quadrat-Statistik zum Berechnen des p-Werts, anhand dessen Sie eine Entscheidung über die statistische Signifikanz der Terme und des Modells treffen können. Der p-Wert ist ein Wahrscheinlichkeitsmaß für die Anzeichen gegen die Annahme der Nullhypothese. Geringere Wahrscheinlichkeiten liefern stärkere Anzeichen dafür, dass die Nullhypothese nicht zutrifft. Eine hinreichend große Chi-Quadrat-Statistik führt zu einem kleinen p-Wert, der darauf hinweist, dass der Term oder das Modell statistisch signifikant ist.
Der p-Wert ist ein Wahrscheinlichkeitsmaß für die Anzeichen gegen die Annahme der Nullhypothese. Geringere Wahrscheinlichkeiten liefern stärkere Anzeichen dafür, dass die Nullhypothese nicht zutrifft.
Verwenden Sie Tests auf Güte der Anpassung, um zu ermitteln, ob eine statistische Verteilung an Ihre Daten angepasst ist. Die Nullhypothese besagt, dass das Modell gut für die Daten passend ist. In der Regel ist ein Signifikanzniveau (als α oder Alpha bezeichnet) von 0,05 gut geeignet. Ein Signifikanzniveau von 0,05 bedeutet ein Risiko der Schlussfolgerung, dass der Koeffizient ungleich 0 ist, während er tatsächlich 0 ist, von 5 %.