Überlegungen zu Daten für Test von Anteilen, 1 Stichprobe

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Die Stichprobendaten sollten nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden

In der Statistik werden anhand von Zufallsstichproben verallgemeinernde Aussagen zu einer Grundgesamtheit getroffen bzw. Schlussfolgerungen zu dieser gezogen. Wenn die Daten nicht nach dem Zufallsprinzip erfasst wurden, stellen die Ergebnisse u. U. nicht die Grundgesamtheit dar. Weitere Informationen finden Sie unter Zufälligkeit in Stichproben von Daten.

Die Daten dürfen nur zwei Kategorien enthalten, z. B. „Bestanden“/„Nicht bestanden“ oder 1/0

Wenn Ihre Daten Anzahlen enthalten, z. B. die Anzahl der Fehler pro Einheit, verwenden Sie Ereignisrate in Poisson-Modellen, 1 Stichprobe. Weitere Informationen zu Datentypen finden Sie unter Datentypen, die mit einem Hypothesentest analysiert werden können.

Jede Beobachtung sollte unabhängig von allen anderen Beobachtungen sein

Beobachtungen sind unabhängig, wenn die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ergebnisses nicht von einem vorherigen Ergebnis abhängt. Wenn Sie beispielsweise zweimal eine Münze werfen und aufzeichnen, ob Kopf oder Zahl oben liegt, hängt das Ergebnis des zweiten Wurfs nicht vom Ergebnis des ersten Wurfs ab. Wenn die Beobachtungen nicht unabhängig sind, sind Ihre Ergebnisse möglicherweise ungültig. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind unabhängige Versuche?.

Bestimmen eines angemessenen Stichprobenumfangs

Ihre Stichprobe sollte ausreichend groß sein, dass folgende Bedingungen erfüllt sind:

Die Schätzwerte sind ausreichend präzise.
Die Konfidenzintervalle sind schmal genug, dass sie hilfreich sind.
Sie haben einen ausreichenden Schutz vor Fehlern des Typs II.

Um den angemessenen Stichprobenumfang für den Hypothesentest zu ermitteln, wechseln Sie zu Trennschärfe und Stichprobenumfang für Test von Anteilen, 1 Stichprobe.