Gruppe 6 - Einseitige Hypothesentests - Mathe kann jeder
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HRO, <strong>Mathe</strong>matik – LK<br />
Abiturvorbereitung<br />
<strong>Gruppe</strong> 6 von René und Marvin<br />
Hypothese (griech. Hypothesis) = Annahme, Vermutung<br />
Datum:<br />
Das Ziel des <strong>Hypothesentests</strong> besteht darin, aufgrund einer Stichprobe zu prüfen, ob eine<br />
vermutete Wahrscheinlichkeit, die Hypothese, als wahr angenommen werden <strong>kann</strong> oder ob sie<br />
verworfen werden muss.<br />
Beim Testen von Hypothesen unterscheidet man rechtsseitige und linksseitige Tests. Der<br />
rechtsseitige Hypothesentest unterscheidet sich vom linksseitigen Hypothesentest vor allem im<br />
Ablehungsbereich K. Dieser verläuft bei dem linksseitigen Test von 0 bis g und beim<br />
rechtsseitigen von g bis n (n=max. Wert).<br />
Abbildung 1: linksseitiger Hypothesentest Abbildung 2: rechtsseitiger Hypothesentest<br />
Formale Vorgehensweise:<br />
1. Formulieren Sie die Zufallsvariable T (ZV T)<br />
2. Legen Sie die Nullhypothese H0 und die Gegenhypothese H1 fest<br />
3. Unterscheiden Sie: rechtsseitigen ( H1: p < p0 ) oder linksseitigen (H1: p > p0) Test<br />
4. Festlegung des Erwartungswert µ = E(x) = n*p (man schreibt: T ist Bn;p – verteilt)<br />
5. Ermitteln Sie die Irrtumswahrscheinlichkeit α<br />
6. Ablesen der Wahrscheinlichkeit P<br />
7. Bestimmen Sie den Ablehnungsbereich K<br />
8. Auswertung des <strong>Hypothesentests</strong><br />
<strong>Gruppe</strong> 6: <strong>Hypothesentests</strong> (Buch S.381-390) Seite 1 von 2
Auslesen der Wahrscheinlichkeiten:<br />
Zum Auslesen der Werte wird die Tabelle der kumulierten Wahrscheinlichkeiten benötigt.<br />
1. Tabelle mit n=x raussuchen. In der p-Zeile wird nach der gewünschten Wahrscheinlichkeit<br />
gesucht.<br />
2. Linksseitger Test: Gesucht ist die größte ganze Zahl g mit P (T < g) < α<br />
→ Die gesuchte Zahl muss die größte ganze Zahl sein , welche eine kumulierte<br />
Wahrscheinlichkeit hat, die geringer als α ist.<br />
3. Rechtsseitger Test: Gesucht ist die kleinste ganze Zahl g mit P(T > g) = 1-P(T < g - 1) < α<br />
→ Die gesuchte Zahl muss die kleinste ganze Zahl sein, wessen Wert, der sich aus 1 – P ergibt,<br />
kleiner als α ist. ((1- P) < α)<br />
4. Sind die Bedingungen erfüllt, <strong>kann</strong> man die Zahl an der Seite der Tabelle ablesen.<br />
5. Liegt das Ergebnis der Stichprobe innerhalb des Annahmebereichs, wird H0 angenommen,<br />
anderenfalls abgelehnt<br />
zu beachten: die kumulierte Wahrscheinlichkeits-Tabelle zeigt nur Werte für einen linksseitigen<br />
Test (≤) an. Bei einem rechtsseitigen Test rechnet man daher 1-P.<br />
Mögliche Fehler beim Testen:<br />
Entscheidung:<br />
H0 wird abgelehnt<br />
Zustand der Wirklichkeit<br />
H0 ist wahr H0 ist falsch<br />
abgelehnt Fehler 1. Art Richtige Entscheidung<br />
nicht abgelehnt Richtige Entscheidung Fehler 2. Art<br />
Fehler 1. Art (α-Fehler): Ablehnung H0 zugunsten von H1, wenn die Trefferzahl für T im<br />
Ablehnungsbereich K liegt.<br />
Fehler 2. Art (β-Fehler): H0 wird beibehalten, wenn die Trefferzahl T außerhalb des<br />
Ablehnungsbereich K liegt. Ist H0 aber tatsächlich falsch und H1 wahr, so<br />
begeht man den Fehler 2. Art.<br />
<strong>Gruppe</strong> 6: <strong>Hypothesentests</strong> (Buch S.381-390) Seite 2 von 2
HRO, <strong>Mathe</strong>matik – LK<br />
Abiturvorbereitung<br />
<strong>Gruppe</strong> 6 - Beispiel Rechtsseitger Test<br />
Datum:<br />
Aufgabe:<br />
Von einem Virus-Test ist be<strong>kann</strong>t, dass er mit der Wahrscheinlichkeit von 90% einen Nicht-<br />
Infizierten als solchen erkennt (Nullhypothese) – man nennt diese Wahrscheinlichkeit Spezifität.<br />
Ein neuer Test versprich eine höhere Spezifität. Er wird an 100 nicht-Infiziertengetestet. Wie viele<br />
Nicht-Infizierte muss der Test mindenstens richtig erkennen, damit bei einer<br />
Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% eine höhere Spezifität gesichtert ist?<br />
Lösung:<br />
1. ZV T: erkennt Nicht-Infizierten<br />
2. H0: p=0,9<br />
H1: p>0,9<br />
3. → rechtsseitger Test<br />
4. µ = E(x) = n*p = 100*0,9 =90 daraus folgt T ist B100; 0,9 -verteilt<br />
5. Irrtumswahrscheinlichkeit: α = 5%<br />
6. P (T≥ 94) = 1 - P(T≤ 95)<br />
= 0,9763<br />
7. Ablehnungsbereich K = { 95;....;100 }<br />
8. Der Test muss mindenstens 95 Nicht-Infizierte erkennen damit er eine höhere Spezifität<br />
erreicht wird.
HRO, <strong>Mathe</strong>matik – LK<br />
Abiturvorbereitung<br />
<strong>Gruppe</strong> 6 - Beispiel Linksseitiger Test<br />
Datum:<br />
Aufgabe:<br />
In einer Drogerie hatte die Hautcreme A einer Firma bisher einen Marktanteil von 28%. Nach<br />
einem mäßigen Testergebnis der Creme in einer Testzeitschrift stellt die Geschäftsleiterin fest,<br />
dass in der Woche nach Erscheinen der Zeitschrift von 214 Käufern von Hautcreme nur 50 die<br />
Creme A kauften. Kann man bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 10 % davon ausgehen, dass<br />
der Marktanteil von A gesunken ist?<br />
Lösung:<br />
1. ZV T: Hautcreme A wurde gekauft<br />
2. H0: p=0,28<br />
H1: p>0,28<br />
3. → linksseitiger Test<br />
4. µ = E(x) = n*p = 215*0,28 =60 daraus folgt T ist B215; 0,28 -verteilt<br />
5. Irrtumswahrscheinlichkeit: α = 10 %<br />
6. P (T ≤ 51) = 0,9163<br />
7. Ablehnungsbereich K = { 0;....;51 }<br />
8. Man <strong>kann</strong> mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 10 % davon ausgehen, dass der<br />
Marktanteil der Creme A gesunken ist.