Ein Einkäufer für ein T-Shirt-Geschäft möchte den Anteil verkaufter T-Shirts jeder Größe in Bezug auf die jeweilige Bestellmenge ermitteln. Der Einkäufer erfasst die Anzahl der T-Shirts jeder Größe, die in einer Woche verkauft wurden.
Der Einkäufer führt einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durch, um festzustellen, ob die Anteile der verkauften T-Shirt-Größen den Anteilen der bestellten T-Shirt-Größen entsprechen.
- Öffnen Sie die Beispieldaten TShirtVerkauf.MTW.
- Wählen Sie aus.
- Geben Sie im Feld Beobachtete Anzahlen die Spalte Anzahlen ein.
- Geben Sie im Feld Kategorienamen (optional) die Spalte Größe ein.
- Wählen Sie unter Test die Option Bestimmte Anteile aus, und geben Sie Anteile ein.
- Klicken Sie auf OK.
Interpretieren der Ergebnisse
- 25 kleine T-Shirts wurden verkauft; erwartet wurde der Verkauf von 22,5 Einheiten.
- 41 mittlere T-Shirts wurden verkauft; erwartet wurde der Verkauf von 45 Einheiten.
- 91 große T-Shirts wurden verkauft; erwartet wurde der Verkauf von 90 Einheiten.
- 68 extragroße T-Shirts wurden verkauft; erwartet wurde der Verkauf von 67,5 Einheiten.
Der größte Unterschied zwischen beobachteten und erwarteten Verkäufen war in der Kategorie „Mittel“ zu verzeichnen. Daher leistet diese Kategorie den größten Beitrag zur Chi-Quadrat-Statistik, nämlich 0,355.
Die Gesamt-Chi-Quadrat-Statistik ist 0,648 bei einem p-Wert von 0,885. Da der p-Wert größer als das Signifikanzniveau 0,05 ist, weist der Einkäufer die Nullhypothese nicht zurück. Der Einkäufer schlussfolgert, dass zwischen den beobachteten T-Shirt-Verkäufen und den erwarteten T-Shirt-Verkäufen keine signifikante Differenz besteht.
Beobachtete und erwartete Anzahlen
| Kategorie | Beobachtet | Testanteil | Erwartet | Beitrag zu Chi-Quadrat |
|---|---|---|---|---|
| Klein | 25 | 0,1 | 22,5 | 0,277778 |
| Mittel | 41 | 0,2 | 45,0 | 0,355556 |
| Groß | 91 | 0,4 | 90,0 | 0,011111 |
| Extra groß | 68 | 0,3 | 67,5 | 0,003704 |
Chi-Quadrat-Test
| N | DF | Chi-Qd | p-Wert |
|---|---|---|---|
| 225 | 3 | 0,648148 | 0,885 |
