Link - Frau Prof. Dr. rer. nat. Kira Klenke - Hochschule Hannover

Statistische Methoden und Vorbereitung der Daten
dazugehörige Option ADJUST= mit dem Wert SCHEFFE dafür der Scheffé –
Test genutzt wird.
2.4.5 Ausreißertest
Wie im vorangegangenen Kapitel beschrieben, reagieren statistische Modelle
empfindlich auf Extremwerte (Ausreißer). Um die größten Extremwerte aus
diesen Modellen auszuschließen, wurde die zu untersuchende Zielgröße Ver-
luste pro 1 000 Anfangshennen und Woche logarithmiert und dann einem Test
auf Ausreißer unterzogen. Es gibt unterschiedliche Verfahren, um Ausreißer
zu erkennen. In der beschriebenen Untersuchung wurde sich für das Verfah-
ren nach Grubbs / Beck (1972) entschieden. Die Urliste muss für diesen Test
in aufsteigender Reihenfolge sortiert werden, also nach dem Schema:
x(1) ≤ x(2) ≤ … ≤ x(n).
Die Hypothese
H01 : x1 ist kein Ausreißer
wird danach mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von α =5% verworfen, wenn
x - x
s
1
= >
1
n;
1 α T
T .
T den
x1 bezeichnet dabei den kleinsten Wert in der sortierten Urliste und n;
1-α
kritischen Wert für n Beobachtungen bei einem Signifikanzniveau von 1-α aus
der Tafel der kritischen Werte des Grubbs - Tests.
Die Hypothese
H0n : xn ist kein Ausreißer
wird bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von α=5% verworfen, wenn
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