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[misteryyy]

Hallo,

ich muss für die Uni folgende Aufgabe lösen, die als Ausgangsbasis einen Auszug aus
den Geschäftsbüchern eines großen Immobilienunternehmens hat.

7. Fallen die Gesamtkosten bei Gebäuden mit dem Rating A höher aus als bei
Gebäuden mit dem Rating B? Fuhren Sie dazu einen Test zur Sicherheit 95% ¨
durch. Falls ein Unterschied besteht, dann schätzen Sie diesen Unterschied
nach unten ab. Falls der Unterschied nicht besteht, dann diskutieren Sie den
möglichen Fehler 2. Art. Bestimmen Sie die Stichprobengröße, mit der sich der
Fehler 2. Art auf 10% begrenzen ließe.

Ich weiß allerdings nicht so recht, wie ich die Aufgabenstellung interpretieren soll.
Welchen Test muss man hierfür verwenden?
Wir haben folgende Daten aus einem gegebenen Excel-Sheet mithilfe von der Programmiersprache R extrahiert:

Testniveau:
α = 5%

Rating A:
Anzahl: 54
Gesamtkosten: 2846482,19
Durchschnitt(Gesamtkosten/Anzahl): 52712,63315
Rating B:
Anzahl: 19
Gesamtkosten 785739,17
Durchschnitt(Gesamtkosten/Anzahl): 41354,69316

Ich hoffe das mir hier jemand helfen kann, sitze mittlerweile schon 2 Tage an der Aufgabe,
aber komme einfach nicht voran. Bin schon am verzweifeln

Liebe Grüße

[bele]

Hallo,

wahrscheinlich will der Lehrer/Prof, dass Du einen t-Test rechnest, der die durchschnittlichen Gesamtkosten für beide Gebäudearten miteinander vergleicht. Die bisher von Dir extrahierten Statistiken reichen dafür nicht aus, weil sie kein Streumaß enhalten. Am besten transformierst Du die gesamten Rohdaten aus Excel nach R und wendest dann dort die Funktion t.test für den t-Test an. Die Funktion t.test gibt Dir dann ganz von selbst neben einem p-Wert auch noch ein 95%-Konfidenzintervall für den Unterschied aus, welches Du nutzen kannst, um den Unterschied nach oben und unten "abzuschätzen".

LG,
Bernhard

[misteryyy]

Wie schätzt man denn ab hab jetzt das hier was sagt das aus

> t.test(A,B,mu=0, alt="two.side",conf=0.95,var.equal = FALSE, paired = FALSE)

Welch Two Sample t-test

data: A and B
t = 1.1353, df = 65.81, p-value = 0.2604
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-8618.011 31333.891
sample estimates:
mean of x mean of y
52712.63 41354.69

[bele]

Wie schätzt man denn ab hab jetzt das hier was sagt das aus
...
t = 1.1353, df = 65.81, p-value = 0.2604

Das bedeutet, dass der t-Wert 1,135 ist, dass nach der Welch-Korrektur 65,8 Freiheitsgrade übrig bleiben und der p-Wert 0,26 ist.

LG,
Bernhard