STATISTIK-FORUM.de

[coaler27]

Hallo,

mir fiel leider kein besserer Titel ein, aber im Kern geht es hier rum:

Ich habe 6 Gruppen ABCDEF mit folgender Mitgliederzahl:

A = 18252
B = 18461
C = 18442
D = 18376
E = 183455
F = 18407

Nun habe ich deren Kaufverhalten untersucht und dabei die folgenden Wahrscheinlichkeiten festgestellt mit der entsprechenden Häufigkeit der Käufe:

A= 18 (0,099%)
B = 24 (0,130%)
C = 8 (0,043%)
D = 20 (0,109%)
E = 167 (0,091%)
F = 15 (0,081%)

Besonders interessant ist nun natürlich der Unterschied zwischen B und C. Nun stellt sich die Frage, ob dieses Ergebnis allerdings statistisch relevant, da die Anzahl der Beobachtungen im Verhätlnis zu der Gesamtmenge ja sehr neidrig sind.

Da ich von Statistik wenig Ahnung habe, hoffe ich, dass ihr mir helfen könnt. Ist der Unterschied zwischen B und C statistsch relevant und wie ist das begründet?

lG
Stefan

[bele]

Wenn meine Kristallkugel funktioniert, dann ist ein sog. Chiquadrat-Test geeignet, Deine Frage zu beantworten. Demnach wäre der Unterschied zwischen B und C statistisch signifikant. Ob signifikantes auch relevantes ist, steht auf einem ganz anderen Blatt.

Code: Alles auswählen

> a<-matrix(c(18461, 18442, 24,8), ncol=2)
> chisq.test(a)

        Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  a
X-squared = 7.0089, df = 1, p-value = 0.00811


Beles Dich aber lieber nochmal zum Chiquadrat-Test, ob Deine Werte dafür angemessen sind.

LG,
Bernhard

[coaler27]

Hallo Bernhard,

vielen Dank dafür.

Da ich in Statistik echt nicht gerade bewandert bin, würde ich gern wissen, ob du mir eine entsprechende Seite empfehlen kannst, die mir sagt, wie der chi quadrat test zu interpretieren ist. Und was genau sind denn jetzt hier die beobachteten und was die erwarteten Werte? Das verstehe ich überhaupt nicht.

lG
Stefan

[bele]

Hallo Stefan,

einen ganz brauchbaren Einstieg bietet die Wikipedia. Schau auf folgende Seite u. a. die Überschriften "Homogenitätstest" und "Vierfeldertest":
http://de.wikipedia.org/wiki/Chiquadrattest

Ich bin sicher, Tante Google liefert weitere brauchbare Treffer. Ansonsten wird der Chiquadrattest auch in jedem Einstiegsbuch zur Statistik eingeführt.

LG,
Bernhard

[coaler27]

Hallo Bernhard,

dankeschön. Mit welchem Software hast Du den Test den berechnen lassen? Das wäre noch hilfreich für mich zu wissen.

lG
Stefan

[bele]

Hallo Stefan,

mein Beispiel oben bezieht sich auf R. Das ist kostenlos und open source und man kann es von http://www.r-project.org bzw. http://mirrors.softliste.de/cran/bin/windows/base/ herunter laden. Auch das von der Wikipedia verlinkte Wikibook bezieht sich auf R: http://de.wikibooks.org/wiki/GNU_R:_chisq.test

Nachteil in R: Man kann nichts anklicken und muss alles mit der Tastatur machen. Vorteil in R: Weil man alles über die Tastatur macht, ist es auch leicht in Foren zu erklären.

LG,
Bernhard

[coaler27]

Ich komm damit einfach überhaupt nicht weiter. Ich kann nicht mal erkennen, wieso dieser Test für dieses Beispiel überhaupt anwendbar ist, da ich doch keine erwarteten Beobachtungen habe (wie etwa beim Würfel), sondern lediglich tatsächliche.

Und wie ich dein Ergebnis interpretieren muss, weiß ich auch nicht, da ich keine Ahnung habe ab welchem p man von einer statistischen Relevanz sprechen kann.

Kannst Du mir vielleicht noch einmal helfen?

lG
Stefan

[coaler27]

So, ich hae jetzt glaube ich etwas mehr verstanden...

Sehe ich das richtig, dass bei einem degrees of freedom = 1 und einem alpha = 0.05 jeder Wert für chi sq der größer als 3.841 ist, daraufhin deutet, dass der Zusammenhang statistisch relevant ist?

[coaler27]

Kann mir noch jemand weiterhelfen? Was ist z.B. mit einem Two-sample hypothesis Test, kann ich den hier auch anwenden und wenn ja wie?