Erhöhen der Trennschärfe

In diesem Thema

Erhöhen der Trennschärfe eines Hypothesentests
Erhöhen der Trennschärfe einer ANOVA
Erhöhen der Trennschärfe eines Tests für einen 2-stufigen faktoriellen Versuchsplan

Erhöhen der Trennschärfe eines Hypothesentests

Sie können die Trennschärfe eines Hypothesentests mit jeder der folgenden Methoden erhöhen.

Verwenden Sie eine größere Stichprobe.
Mit einer größeren Stichprobe stehen Ihnen mehr Informationen zur Grundgesamtheit und somit auch eine größere Trennschärfe zur Verfügung. Die Verwendung einer größeren Stichprobe ist häufig die einfachste Möglichkeit zum Erhöhen der Trennschärfe.
Verbessern Sie den Prozess.
Für einen Hypothesentest der Mittelwerte (z-Test bei einer Stichprobe, t-Test bei einer Stichprobe, t-Test bei zwei Stichproben und t-Test bei verbundenen Stichproben) wird durch das Verbessern des Prozesses die Standardabweichung verringert. Wenn die Standardabweichung kleiner ist, erhöht sich die Trennschärfe, und es können kleinere Differenzen erkannt werden.
Verwenden Sie ein höheres Signifikanzniveau (auch als Alpha oder α bezeichnet).
Mit einem höheren Signifikanzniveau erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Sie die Nullhypothese zurückweisen. Gehen Sie jedoch vorsichtig vor, da eine Nullhypothese, die wahr ist, nicht zurückgewiesen werden sollte. (Das Zurückweisen einer Nullhypothese, die wahr ist, wird als Fehler 1. Art bezeichnet.)
Wählen Sie einen größeren Wert für Differenzen.
Größere Differenzen bei den Mittelwerten der Grundgesamtheit lassen sich leichter erkennen.
Verwenden Sie eine gerichtete Hypothese (auch als einseitige Hypothese bezeichnet).
Eine gerichtete Hypothese weist eine größere Trennschärfe beim Erkennen einer Differenz in der von Ihnen angegebenen Richtung auf. (Die Richtung lautet „größer als“ oder „kleiner als“.) Gehen Sie jedoch vorsichtig vor, da sich mit einer gerichteten Hypothese Differenzen in der entgegengesetzten Richtung nicht erkennen lassen.

Erhöhen der Trennschärfe einer ANOVA

Sie können die Trennschärfe einer einfachen ANOVA mit jeder der folgenden Methoden erhöhen.

Verwenden Sie eine größere Stichprobe.
Mit einer größeren Stichprobe stehen Ihnen mehr Informationen zur Grundgesamtheit und somit auch eine größere Trennschärfe zur Verfügung. Die Verwendung einer größeren Stichprobe ist häufig die einfachste Möglichkeit zum Erhöhen der Trennschärfe.
Wählen Sie einen größeren Wert für Werte der maximalen Differenz zwischen Mittelwerten.
Größere Differenzen bei den Mittelwerten der Grundgesamtheit lassen sich leichter erkennen.
Verbessern Sie den Prozess.
Durch das Verbessern des Prozesses verringern Sie die Standardabweichung und erhöhen somit die Trennschärfe.
Verwenden Sie ein höheres Signifikanzniveau (auch als Alpha oder α bezeichnet).
Mit einem höheren Signifikanzniveau erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Sie die Nullhypothese zurückweisen. Gehen Sie jedoch vorsichtig vor, da eine Nullhypothese, die wahr ist, nicht zurückgewiesen werden sollte. (Das Zurückweisen einer Nullhypothese, die wahr ist, wird als Fehler 1. Art bezeichnet.)

Erhöhen der Trennschärfe eines Tests für einen 2-stufigen faktoriellen Versuchsplan

Sie können jede der folgenden Methoden verwenden, um die Trennschärfe eines 2-stufigen faktoriellen Versuchsplans oder eines Plackett-Burman-Versuchsplans zu erhöhen.

Wichtig

Verwenden Sie zum Erhöhen der Trennschärfe nur die folgenden Methoden. Ändern Sie keine anderen Merkmale des Versuchsplans, z. B. die Anzahl der Blöcke oder die Auswahl zwischen einem vollfaktoriellen oder teilfaktoriellen Versuchsplan, um die Trennschärfe zu erhöhen. Die Entscheidung zu diesen Änderungen sollte auf Grundlage Ihrer Untersuchungsziele und nicht auf Grundlage der Trennschärfe getroffen werden.

Verwenden Sie mehr Replikationen.
Durch die Verwendung von mehr Replikationen erhalten Sie mehr Informationen über die Grundgesamtheit und somit eine höhere Trennschärfe. Das Verwenden einer größeren Anzahl von Replikationen ist häufig die einfachste Möglichkeit zum Erhöhen der Trennschärfe.
Verwenden Sie mehr Zentralpunkte.
Mit einer größeren Anzahl von Zentralpunkten erhöhen Sie die Genauigkeit des Schätzwerts der Standardabweichung und somit die Trennschärfe.
Wählen Sie einen größeren Wert für Effekte.
Größere Differenzen bei den Mittelwerten der Grundgesamtheit lassen sich leichter erkennen.
Verbessern Sie den Prozess.
Durch das Verbessern des Prozesses verringern Sie die Standardabweichung und erhöhen somit die Trennschärfe.
Verwenden Sie ein höheres Signifikanzniveau (auch als Alpha oder α bezeichnet).
Mit einem höheren Signifikanzniveau erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Sie die Nullhypothese zurückweisen. Gehen Sie jedoch vorsichtig vor, da eine Nullhypothese, die wahr ist, nicht zurückgewiesen werden sollte. (Das Zurückweisen einer Nullhypothese, die wahr ist, wird als Fehler 1. Art bezeichnet.)