Bevölkerung

Ellistat Datenanalyse bietet eine ganze Reihe von statistische Tests parametrische und nicht-parametrische Tests zum Vergleich einer Population von quantitativen Daten. Diese statistischen Tests dienen dazu, zwei oder mehr Populationen zu vergleichen, entweder hinsichtlich der Positionen (wie Mittelwerte oder Mediane) oder der Veränderungen (Varianzen).

Hypothesentests können in zwei große Familien unterteilt werden:

• Parametrische Tests (in orange): Diese statistischen Tests machen Annahmen über die Parameter der Verteilung der Bevölkerung, wie Mittelwert und Varianz, und umfassen Beispiele wie den Student-t-Test, die ANOVA und den linearen Regressionstest.
• Nichtparametrische Tests (grün) : Diese statistischen Tests, die keine Annahmen über die Verteilung der Bevölkerungsdaten machen und Beispiele wie den Wilcoxon-Test, den Kruskal-Wallis-Test oder den Friedman-Test beinhalten.

Die folgende Tabelle fasst alle statistischen Tests zusammen, die in Ellistat Data Analysis vorhanden sind :

In den folgenden Abschnitten werden die statistischen Tests, die man mit Ellistat Data Analysis durchführen kann, detailliert beschrieben:

1. Statistische Tests für den Vergleich von Mittelwerten

Vergleich der Mittelwerte:

Die folgenden Beispiele fassen die Arten von Vergleichen zusammen, die zum Vergleich von Mittelwerten durchgeführt werden.

Die folgenden Links enthalten die Daten, die für die verschiedenen von Ellistat Data Analysis angebotenen Mittelwertvergleichsanalysen verwendet wurden. Nehmen wir als Beispiel die folgenden Daten

Independent Data 🇺🇸/ Daten indépendantes🇫🇷 

Paired Data 🇺🇸/ Gepaarte Daten 🇫🇷 

Beispiel 1: Einen Mittelwert mit einem theoretischen Wert vergleichen :

Führen Sie einen 1T-Test durch, um einen Mittelwert mit einem theoretischen Wert zu vergleichen.

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, die durchschnittliche Kraft von Anbieter A mit 5 N zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wählen Sie in Y die Spalte mit den quantitativen Daten.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.
• In der Zone 4Das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen dem Mittelwert und dem theoretischen Wert ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung signifikant ist). 📝: Der Inhalt von Zone 4hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2.

Beispiel 2: Vergleich zweier Mittelwerte

Führen Sie einen 2T-Test durch, um zwei verschiedene Mittelwerte miteinander zu vergleichen.

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, die durchschnittlichen Stärken der Anbieter A und B zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wenn die Daten in zwei verschiedenen Spalten stehen, wählen Sie die Spalten A und B als Y aus. Wenn die Daten gestapelt sind (eine Spalte Anbieter zusätzlich zu einer Spalte mit den Stärken), wählen Sie Stärke als Y und Anbieter als X.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.

• In der Zone 4. . das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen den beiden Mittelwerten A und B ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung nicht signifikant ist). 📝: Der Inhalt von Zone 4 hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2.

Beispiel 3: Vergleich von drei und mehr Mittelwerten

Führen Sie einen ANOVA-Test (Varianzanalyse) durch, um drei oder mehr Mittelwerte zu vergleichen.

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, die durchschnittliche Stärke der Anbieter A, B und C zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wenn sich die Daten in drei verschiedenen Spalten befinden, oder wenn die Daten gestapelt sind (eine Spalte mit dem Anbieter und eine Spalte mit den Stärken), wählen Sie die Stärke als Y und den Anbieter als X aus.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.

• In der Zone 4. . das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen den Mittelwerten A, B und C ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung nicht signifikant ist). 📝: Der Inhalt von Zone 4 hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2.

Beispiel 4: Fall von Gepaarten Daten

Im Kontext der Statistik beziehen sich gepaarte Daten (oder gepaarte Daten) auf Datensätze, in denen Beobachtungen in Paaren gesammelt werden. Jedes Paar von Beobachtungen ist in der Regel auf bestimmte Weise miteinander verknüpft, so dass die beiden Werte innerhalb jedes Paars direkt miteinander verglichen werden können.

Beispiel:

• Vergleiche die durchschnittliche Härte vor und nach der Wärmebehandlung.
• Vergleichen Sie die Anzahl der weißen Blutkörperchen vor, nach der ersten Dosis einer Behandlung und nach der zweiten Dosis einer Behandlung.

Zum Vergleich der Mittelwerte von gepaarten Daten.

Ellistat bietet zwei geeignete Tests an, um die Mittelwerte von gepaarten Daten zu vergleichen:

⇒ T-Test : für gepaarte Daten für zwei Mittelwerte.

⇒ ANOVA : für gepaarte Daten für zwei mehrere Mittelwerte.

Paired Data 🇺🇸/ Gepaarte Daten 🇫🇷 

2. Statistische Tests für den Vergleich von Standardabweichungen

Vergleich der Standardabweichungen:

Die folgenden Beispiele fassen die Arten von Vergleichen zusammen, die zum Vergleich von Standardabweichungen durchgeführt wurden.

Die folgenden Links enthalten die Daten, die für die verschiedenen von Ellistat Data Analysis angebotenen Vergleichsanalysen der Standardabweichungen verwendet wurden. Nehmen wir als Beispiel die folgenden Daten:

Independent Data 🇺🇸/ Daten indépendantes🇫🇷 

Beispiel 1: Vergleichen einer Standardabweichung mit einem theoretischen Wert :

Erstellen eines Chi-2-TestUm eine Standardabweichung mit einem theoretischen Wert zu vergleichen.

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, die Standardabweichung der Kraft von Anbieter A mit 1 N zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wählen Sie in Y die Spalte mit den quantitativen Daten.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.
• In der Zone 4Das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen der Standardabweichung und dem theoretischen Wert ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung signifikant ist). 📝: Der Inhalt von Zone 4hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2.

Beispiel 2: Vergleichen Sie zwei Standardabweichungen.

Ellistat bietet 2 Tests an, um die Standardabweichungen zu vergleichen:

⇒Der Fischer-Test: um zwei verschiedene Standardabweichungen zu vergleichen.

⇒Der Levene-Test: um zwei oder mehr Standardabweichungen zu vergleichen.

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, die Standardabweichungen der Stärken der Anbieter A und B zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wenn die Daten in zwei verschiedenen Spalten stehen, wählen Sie die Spalten A und B als Y aus. Wenn die Daten gestapelt sind (eine Spalte Anbieter zusätzlich zu einer Spalte mit den Stärken), wählen Sie Stärke als Y und Anbieter als X.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.

• In der Zone 4. . das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen den beiden Standardabweichungen A und B ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung nicht signifikant ist). 📝: Der Inhalt von Zone 4 hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2.

Beispiel 3: Vergleich von drei oder mehr Standardabweichungen

Ellistat bietet 2 Tests an, um die Standardabweichungen zu vergleichen:

⇒Der Bartlett-Test: um zwei oder mehr Standardabweichungen zu vergleichen.

⇒Der Levene-Test: um zwei oder mehr Standardabweichungen zu vergleichen.

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, die Standardabweichungen der Stärken der Anbieter A, B und C zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wenn sich die Daten in drei verschiedenen Spalten befinden, oder wenn die Daten gestapelt sind (eine Spalte mit dem Anbieter und eine Spalte mit den Stärken), wählen Sie die Stärke als Y und den Anbieter als X aus.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.

• In der Zone 4. . das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen den Standardabweichungen A, B und C ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung nicht signifikant ist). 📝: Der Inhalt von Zone 4 hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2.

3. Statistische Tests für den Vergleich von Medianen

Vergleich der Mediane:

Die folgenden Beispiele fassen die Arten von Vergleichen zusammen, die durchgeführt werden, um Mediane zu vergleichen.

Die folgenden Links enthalten die Daten, die für die verschiedenen von Ellistat Data Analysis angebotenen Medianvergleichsanalysen verwendet wurden. Nehmen wir als Beispiel die folgenden Daten:

Independent Data 🇺🇸/ Daten indépendantes🇫🇷

Paired Data 🇺🇸/ Gepaarte Daten 🇫🇷

An diesem Datensatz können mehrere Analysen durchgeführt werden.

Beispiel 1: Einen Median mit einem theoretischen Wert vergleichen :

Ellistat bietet zwei nichtparametrische Tests an, um den Median mit einem theoretischen Wert zu vergleichen.

⇒ Zeichentest

⇒ Wilcoxon-Test

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, den Median der Stärke von Anbieter A mit 5 N zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wählen Sie in Y die Spalte mit den quantitativen Daten.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.
• In der Zone 4Das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen dem Median und dem theoretischen Wert ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung signifikant ist).

📝: Der Inhalt von Zone 4 hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2. Um den Vergleich eines Medians mit einem theoretischen Wert gut auszuwählen, wählen Sie den nichtparametrischen Test. siehe folgende Abbildung.

💡 Achtung alle Medianvergleichstests, die in Ellistat enthalten sind, sind nicht-parametrische Tests. Daher sind keine Voraussetzungen erforderlich, um die Ergebnisse zu nutzen.

Beispiel 2: Vergleichen Sie zwei Mediane.

Ellistat bietet 3 Tests an, um zwei verschiedene Mediane zu vergleichen.

⇒  Mann Withney Test : dapaté im Fall des Vergleichs unabhängiger Daten

⇒  Zeichentest : angepasst im Fall von gepaarten Daten

⇒  Wilcoxon-Test: angepasst im Fall von gepaarten Daten

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, die Mediane der Stärken der Anbieter A und B zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wenn die Daten in zwei verschiedenen Spalten stehen, wählen Sie die Spalten A und B als Y aus. Wenn die Daten gestapelt sind (eine Spalte Anbieter zusätzlich zu einer Spalte mit den Stärken), wählen Sie Stärke als Y und Anbieter als X.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.

• In der Zone 4. . das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen den beiden Medianen A und B ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung nicht signifikant ist).

📝: Der Inhalt von Zone 4 hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2. Um den Vergleich von zwei Medianen gut auszuwählen, wählen Sie den nichtparametrischen Test. siehe folgende Abbildung.

💡 Achtung: Alle Medianvergleichstests, die in Ellistat enthalten sind, sind nicht-parametrische Tests. Es werden also keine Voraussetzungen verlangt, um die Ergebnisse zu nutzen.

Beispiel 3: Vergleich von drei oder mehr Medianen .

Ellistat bietet zwei nichtparametrische Tests zum Vergleich von drei oder mehr Medianen an.

⇒ Kruskal-Walis-Test : geeignet für unabhängige Daten

⇒ Friedman-Test: geeignet für gepaarte Daten

• Setzen Sie die quantitativen Daten des Beispiels in das Raster ein. Das Ziel dieser Studie, ist es, die Mediane der Stärken der Anbieter A, B und C zu vergleichen.
• Klicken Sie auf das Menü "Inferenzstatistiken".
• In der Zone 1Wenn sich die Daten in drei verschiedenen Spalten befinden, oder wenn die Daten gestapelt sind (eine Spalte mit dem Anbieter und eine Spalte mit den Stärken), wählen Sie die Stärke als Y und den Anbieter als X aus.
• In Zone 2, wählen Sie den Typ Ihrer Daten. Wenn die Spalte qualitative Werte enthält, schlägt Ellistat standardmäßig nur "Anteil" vor, wenn die Daten jedoch quantitativ sind, schlägt Ellistat sowohl "Anteil" als auch "Grundgesamtheit" vor. 📝: Wählen Sie "Bevölkerung".
• In Zone 3wird die in Feld 2 ausgewählte Grafik angezeigt.

• In der Zone 4. . das Signifikanzergebnis (wird auf der rechten Seite angezeigt) mit den verschiedenen Statistiken darunter. (Die Abweichung zwischen den Medianen A, B und C ist signifikant, wenn der P-Wert kleiner als 0,05 ist. Im folgenden Fall kann man daraus schließen, dass die Abweichung nicht signifikant ist).

📝: Der Inhalt von Zone 4 hängt vom gewählten Datentyp in Zone 2. Um den Vergleich mehrerer Mediane gut auszuwählen, wählen Sie den nichtparametrischen Test. siehe folgende Abbildung.

💡 Achtung: Alle Medianvergleichstests, die in Ellistat enthalten sind, sind nicht-parametrische Tests. Es werden also keine Voraussetzungen verlangt, um die Ergebnisse zu nutzen.

Beispiel 4: Fall von Gepaarten Daten

Im Kontext der Statistik beziehen sich gepaarte Daten (oder gepaarte Daten) auf Datensätze, in denen Beobachtungen in Paaren gesammelt werden. Jedes Paar von Beobachtungen ist in der Regel auf bestimmte Weise miteinander verknüpft, so dass die beiden Werte innerhalb jedes Paars direkt miteinander verglichen werden können.

Beispiel:

• Vergleichen Sie die Medianhärte vor und nach der Wärmebehandlung.
• Vergleichen Sie die Anzahl der weißen Blutkörperchen vor, nach der ersten Dosis einer Behandlung und nach der zweiten Dosis einer Behandlung.

Zum Vergleich der Mediane von gepaarten Daten.

Ellistat bietet 3 geeignete Tests an, um die Mediane von zusammengehörigen Daten zu vergleichen:

⇒⇒ Zeichentest : geeignet, um zwei Mediane zu vergleichen.

⇒ Wilcoxon-Test : geeignet, um zwei Mediane zu vergleichen.

⇒ Friedman-Test: geeignet für den Vergleich von 3 und mehr Medianen

💡 Achtung alle Medianvergleichstests, die in Ellistat enthalten sind, sind nichtparametrische Tests. Es werden also keine Voraussetzungen verlangt, um die Ergebnisse zu nutzen.