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[Chris1992]

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[bele]

Hallo Chris,

Du hast vergessen, welche Frage Du eigentlich beantworten willst.

Nun bin ich mir nicht sicher, wie man hierfür eine Auswertung erstellt, welche dem Anspruch einer Masterarbeit genügt.
Ich kann ja schlecht sagen, dass weil 65 von 72 Werten ein "ja" haben, die Hypothese bestätigt ist, oder?

Das kommt ganz auf die Hypothese an. Die fehlt bislang.

Könnt ihr mir vllt. eine Methode bzw. ein Testverfahren nennen, welches ich verwenden kann?

Ja, vielleicht können wir das. Wenn die Hypothese z. B. lautet "In mehr als 30% der Landkreise kommt ein "ja" heraus, dann böte sich ein Binomialtest an.

LG,
Bernhard

[Chris1992]

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[bele]

Hallo Chris,

lies bitte (mindestens) Punkt 3 in nutzung-des-forums-f44/das-musste-mal-gepostet-werden-t6682.html
und fomuliere Deine Hypothese bitte nochmal um.

LG,
Bernhard

[Chris1992]

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[bele]

Ok, das ist so als statistische Hypothese in der Tat nicht zu verwenden. Wenn man das übersetzen könnte in "In mehr als der Hälfte der Fälle haben wir ein "Ja" als Ergebnis der Schnittpunktberechnung", dann ließe sich letzteres als Binomialtest testen. Ob diese Übersetzung statthaft ist, kann ich nicht sagen.

Code: Alles auswählen

> binom.test(65,72, p=0.5)

   Exact binomial test

data:  65 and 72
number of successes = 65, number of trials = 72, p-value =
6.964e-13
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
0.8098897 0.9600105
sample estimates:
probability of success
             0.9027778

Man könnte auch schreiben: Das 95 %-Konfidenzintervall für den Anteil der "ja"-Ergebnisse reicht von 81% bis 96%. Dann kann sich jeder den Prozentsatz denken, den er persönlich gerne als Cutoff hätte und man bekommt einen besseren Eindruck vom Geschehen als durch einen wenig aussagkräftigen p-Wert. (Noch besser fände ich ein 95% credible interval nach einem Bayes-Ansatz, aber wahrscheinlich ist es nicht das, was Deine Ausbilder wollen.)

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Mit der Hypothese möchte ich ein grundlegendes Modell in der BWL beweisen. Nämlich, dass sich Preise immer weiter zyklisch Anpassen, bis sie den Gleichgewichtspreis erreicht haben.
Daher sollte das Ergebnis in allen Landkreisen eigentlich ja sein

Da Deine Hypothese ein "immer" und "in allen Landkreisen" enthält,
dies aber nicht der Fall ist (bei rund 10% heißt es "nein"), kommst Du
ohne Test aus - die Hypothese ist breits widerlegt. Oder kann man
bei den 10% Fällen Messfehler anführen? Messfehler würden dann
allerdings auch bei den 90% der scheinbar hypothesenkonformen Fälle
anzunehmen sein.

Interessant wäre vielleicht die Frage, worin sich die Landkreise
unterscheiden, in denen das beobachtet/nicht beobachtet wurde?
Leider sind es aber nur n=7 Fälle.

Mit freundichen Grüßen

PonderStibbons

[Chris1992]

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[PonderStibbons]

Wenn ich dich richtig verstehe, sollte ich meine Hypothese in diesem Fall anpassen und einen Richtwert (in mehr als >80%) hinzufügen?

Im Nachhinein hat das doch keinen Wert. Das wirkt, als würde man die Hypothese den Daten anpassen. Und wo wäre die inhaltlich oder zumindest methodische Begründung?

Vielleicht ergäbe das vorschlagene Konfidenzintervall oder das Bayes-Intervall mehr Sinn.

Könnte man unter der Annahmen von exogenen Einflüssen auf die Prüfgrößen dann eine Normalverteilung annehmen?

Normalverteilung wovon? Laut Darstellung liegen binäre Daten (ja/nein) vor. Oder meinst Du die Verteilung exogener Einflüsse? Warum sollte man da von vornherein eine bestimmte Verteilung annehmen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons