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1, 5k Aufrufe Aufgabe: Berechnung von Fehler 1. Art und 2. Art Problem/Ansatz: Hallo alle zusammen, ich habe viel im Internet gesucht aber nur die Definitionen dazu gefunden aber nie so richtig wie man es berechnet. Ich weiss dass man es einmal mit dem ablesen der Tabelle machen kann und einmal mit dem Taschenrechner (binomcdf) Aber wie berechnet man das gibt es irgendwelche formel oder sonst was. Ich brauche es sehr dringend und wäre so dankbar wenn mir jemand anhand von Beispielen zeigen könnte wie man den Fehler 1 Art und Fehler 2 Art berechnen kann oder wie man da was aufstellt. Danke Gefragt 23 Jun 2020 von 1 Antwort Der Alpha-Fehler bzw. Fehler erster Art berechnet sich P(X im Ablehnungsbereich von Ho | Ho ist wahr) Der Beta-Fehler bzw. Fehler zweiter Art berechnet sich P(X im Annahmebereich von Ho | H1 ist wahr) Wenn du ein konkretes Beispiel hast kann ich dir das auch gerne daran zeigen. Das ist nicht so schwer. Das wird hier aber sicher unter ähnlichen Aufgaben auch mehrfach vorgerechnet.
Fehlerarten Definition Statistische Tests wie der Hypothesentest können zu einem falschen Schluss bzw. zu einer falschen Entscheidung führen; es werden 2 mögliche Fehlerarten unterschieden: Fehler erster Art ( Alpha-Fehler, α-Fehler): eine Nullhypothese wird verworfen, obwohl sie zutreffend ist (auch Irrtumswahrscheinlichkeit genannt; die maximale Irrtumswahrscheinlichkeit, die man bereit ist zu akzeptieren, wird i. d. R. vor dem Hypothesentest als sog. Signifikanzniveau festgelegt); Fehler zweiter Art ( Beta-Fehler, β-Fehler)): eine Alternativhypothese wird verworfen (und die Nullhypothese entsprechend angenommen), obwohl die Alternativhypothese zutreffend ist (und die Nullhypothese nicht). Beispiel Auf das Beispiel zum Hypothesentest mit der Münze bezogen: Der Fehler 1. Art wäre, wenn man sich auf Basis des Testergebnisses (Anzahl von Kopf bei 10-maligem Münzwurf) dafür entscheiden würde, die Alternativhypothese ("Münze defekt / gezinkt") anzunehmen bzw. die Nullhypothese ("Münze fair") zu verwerfen, obwohl die Münze in Wirklichkeit fair ist (und damit die Nullhypothese gültig ist).
Art klein. Wenn in Wirklichkeit der wahre Parameterwert in der Grundgesamtheit ist, so existiert eine relativ kleine Abweichung. Die Wahrscheinlichkeit einer richtigen Entscheidung für die Alternativhypothese ist klein und damit die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 2. Art groß. Dies ist intuitiv plausibel, denn kleine Abweichungen sind schwieriger zu entdecken. Rechtsseitiger Test Im Fall eines rechtsseitigen Tests gilt die Nullhypothese in Wirklichkeit für alle zulässigen Werte des Parameters, für die ist. Für diese Fälle wird mit der Ablehnung der Nullhypothese ein Fehler 1. Art begangen, dessen Wahrscheinlichkeit höchstens gleich dem Signifikanzniveau ist: Für alle zulässigen Werte von gilt in Wirklichkeit die Alternativhypothese und mit der Ablehnung der Nullhypothese wird eine richtige Entscheidung getroffen. Die Gütefunktion beim rechtsseitigen Test wird für vorgegebene Werte von nach folgender Formel berechnet: Das charakteristische Bild der Gütefunktion beim rechtsseitigen Test zeigt die folgende Abbildung.
Grundbegriffe Gütefunktion des Gauß-Tests Für die Beurteilung der Güte eines Tests ist entscheidend, dass vorhandene Abweichungen des wahren Parameterwertes vom hypothetischen Wert möglichst zuverlässig aufgedeckt werden. Es interessiert daher die Wahrscheinlichkeit, sich im Ergebnis des Tests für zu entscheiden, wenn der wahre Parameterwert vom hypothetischen Wert verschieden ist. Diese Wahrscheinlichkeit kann mittels der Gütefunktion gewonnen werden. Wenn bekannt ist und der hypothetische Wert, das Signifikanzniveau und der Stichprobenumfang vorgegeben sind, können die Werte der Gütefunktion berechnet werden, indem nacheinander alle zulässigen Werte für eingesetzt werden. Die Gütefunktion kann bereits vor der Stichprobenerhebung ermittelt werden, da sie sich nicht auf konkrete Realisationen der Teststatistik bezieht. Die Gütefunktion gibt die Wahrscheinlichkeit der Ablehnung von in Abhängigkeit vom Parameterwert an: Zweiseitiger Test Bei einem zweiseitigen Test ist die Nullhypothese in Wirklichkeit nur wahr, wenn gilt, so dass in diesem Fall mit der Ablehnung der Nullhypothese ein Fehler 1.
Nun wollen wir dies versuchen zu verifizieren oder auch zu verwerfen und das funktioniert, indem wir eine Stichprobe erheben und jene prüfen. Wir gehen also morgens beispielsweise in eine Apotheke und befragen die Kunden, die hereinkommen, ob sie Volksmusik mögen oder nicht. Das Ergebnis überrascht uns etwas, denn 80% mögen Volksmusik. Uns fällt dabei aber auf, dass wir hauptsächlich Rentner befragen, weil Rentner natürlich morgens Zeit haben. Die arbeitende Bevölkerung werden wir in der Regel nicht antreffen und auch Kinder werden morgens nicht allein in die Apotheke gehen. Demzufolge ist das Ergebnis von 80% schon etwas sehr hoch. In Wahrheit, wo auch immer diese Zahl jetzt herkommt, haben wir in Erfahrung bringen können, dass nur 25% der Deutschen Volksmusik mögen. Wir sehen also, dass die Behauptung, das Ergebnis und die tatsächliche Wahrheit, wenn man sie so nennen möchte, durchaus nicht übereinstimmen. Wie kann man das Ganze jetzt mit dem Fehler 1. Art in Verbindung bringen? Nullhypothese und Alternativhypothese Die Nullhypothese (H0) ist immer die Hypothese, die wir falsifizieren, also verwerfen wollen.
Die Gütefunktion beim linksseitigen Test wird für vorgegebene Werte von nach folgender Formel berechnet: Das charakteristische Bild der Gütefunktion beim linksseitigen Test zeigt die folgende Abbildung. Hier gelten analoge Interpretationen wie für die Gütefunktion eines rechtsseitigen Tests. Zusatzinformationen Herleitung der Gütefunktion Für einen rechtsseitigen Test wird die Formel für die Berechnung der Gütefunktion hergeleitet. Es ist: Wenn der wahre Parameterwert in der Grundgesamtheit ist, ergibt sich ausgehend von der letzten Bestimmungsgleichung für die Gütefunktion: Der mittlere Term der Ungleichung im Wahrscheinlichkeitsausdruck wird mit erweitert und weiter umgeformt: Analog können die Formeln für die Berechnung der Gütefunktion bei einseitigen Tests hergeleitet werden. Eigenschaften der Gütefunktion Für die Güte eines Tests ist es von Vorteil, wenn die Wahrscheinlichkeit, sich richtigerweise für zu entscheiden, mit wachsendem Abstand des wahren Parameterwertes vom hypothetischen Wert schnell anwächst, d. h. wenn die Gütefunktion recht steil verläuft.