Wenn wir einen kleineren Fehler tolerieren (1% statt 5%), wird es schwieriger die Null-Hypothese zu verwerfen?

Question

Wenn wir einen kleineren Fehler tolerieren (1% statt 5%), wird es schwieriger die Null-Hypothese zu verwerfen?

Antwort

Verwandte Fragen

Was ist ein Stichprobenfehler? Definition und Beispiel.

Wie verwende ich tab_model für LMER1 mit Fehler- und Konfidenzintervallen?

Fehler: Funktion 'rank_biserial' nicht gefunden.

Fehler in R: ungültiger 'x' Typ in 'x && y'

Wie unterscheiden sich Alpha- und Beta-Fehler?

Accepted Answer

Ja, das ist richtig. Wenn ein kleinerer Fehler toleriert wird, also das Signifikanzniveau (α) gesenkt wird (z.B. von 5% auf 1%), wird es schwieriger, die Null-Hypothese zu verwerfen. Ein niedrigeres Signifikanzniveau bedeutet, dass strengere Kriterien angelegt werden, um statistische Signifikanz zu erreichen. Das führt dazu, dass die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler 1. Art (fälschlicherweise die Null-Hypothese zu verwerfen) geringer wird, aber gleichzeitig wird es auch schwieriger, einen tatsächlichen Effekt nachzuweisen.

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Der Stichprobenfehler ist der Unterschied zwischen einem statistischen Parameter, der aus einer Stichprobe geschätzt wird, und dem tatsächlichen Wert dieses Parameters in der Grundgesamtheit... [mehr]

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Der Stichprobenfehler ist der Unterschied zwischen einem statistischen Parameter, der aus einer Stichprobe geschätzt wird, und dem tatsächlichen Wert dieses Parameters in der Grundgesamtheit. Er entsteht, weil eine Stichprobe nur einen Teil der gesamten Population darstellt und somit nicht alle Merkmale der Grundgesamtheit erfasst. **Beispiel:** Angenommen, du möchtest das Durchschnittsalter der Studierenden an einer Universität ermitteln. Statt alle Studierenden zu befragen, ziehst du eine Stichprobe von 100 Studierenden. Wenn das Durchschnittsalter in deiner Stichprobe 22 Jahre beträgt, aber das tatsächliche Durchschnittsalter aller Studierenden 23 Jahre ist, beträgt der Stichprobenfehler 1 Jahr. Dieser Fehler kann durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden, wie die Größe der Stichprobe oder die Auswahlmethode.

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Die Funktion `tab_model()` stammt aus dem R-Paket `sjPlot` und wird verwendet, um die Ergebnisse von Regressionsmodellen in einer übersichtlichen Tabelle darzustellen. In deinem Beispiel wird ein... [mehr]

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Die Funktion `tab_model()` stammt aus dem R-Paket `sjPlot` und wird verwendet, um die Ergebnisse von Regressionsmodellen in einer übersichtlichen Tabelle darzustellen. In deinem Beispiel wird ein lineares gemischtes Modell (`LMER1`) angezeigt. Hier sind die Parameter, die du verwendet hast: - `show.se = TRUE`: Zeigt die Standardfehler der Schätzungen an. - `show.ci = F`: Blendet die Konfidenzintervalle aus. - `collapse.se = F`: Standardfehler werden nicht zusammengefasst. Wenn du weitere Informationen oder spezifische Fragen zu `tab_model()` oder den verwendeten Parametern hast, stelle bitte eine klare und präzise Frage.

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Der Fehler, den du erhältst, deutet darauf hin, dass die Funktion `rank_biserial` in deinem R-Umfeld nicht verfügbar ist. Dies kann mehrere Gründe haben: 1.Paket nicht geladen**: Stell... [mehr]

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Der Fehler, den du erhältst, deutet darauf hin, dass die Funktion `rank_biserial` in deinem R-Umfeld nicht verfügbar ist. Dies kann mehrere Gründe haben: 1.Paket nicht geladen**: Stelle sicher, dass das Paket, das die Funktion `rank_biserial` enthält, installiert und geladen ist. Oft wird diese Funktion im Paket `effectsize` oder `rstatix` bereitgestellt. Du kannst das Paket mit folgendem Befehl installieren und laden: ```R install.packages("effectsize") # oder "rstatix" library(effectsize) # oder library(rstatix) ``` 2. **Falsche Schreibweise**: Überprüfe, ob du die Funktion korrekt geschrieben hast. R ist case-sensitive, also achte auf Groß- und Kleinschreibung. 3. **Funktion existiert nicht**: Es könnte sein, dass die Funktion in der von dir verwendeten R-Version oder in dem installierten Paket nicht vorhanden ist. Überprüfe die Dokumentation des Pakets, um sicherzustellen, dass die Funktion existiert. Wenn du diese Schritte befolgst, sollte das Problem behoben werden.

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Der Fehler "ungültiger 'x' Typ in 'x && y'" in R tritt auf, wenn du versuchst, den logischen Operator `&&` mit einem Objekt zu verwenden, das nicht d... [mehr]

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Der Fehler "ungültiger 'x' Typ in 'x && y'" in R tritt auf, wenn du versuchst, den logischen Operator `&&` mit einem Objekt zu verwenden, das nicht den erwarteten Typ hat. Der Operator `&&` erwartet logische Werte (TRUE oder FALSE), und wenn einer der Operanden nicht diesen Typ hat, wird dieser Fehler ausgelöst. Hier sind einige mögliche Ursachen und Lösungen: 1. **Typ des Objekts überprüfen**: Stelle sicher, dass die Variablen, die du mit `&&` verbindest, tatsächlich logische Werte sind. Du kannst dies mit der Funktion `is.logical()` überprüfen. 2. **Verwendung von `&` statt `&&`**: Wenn du Vektoren oder Listen vergleichst, solltest du den Operator `&` verwenden, da `&&` nur den ersten Wert der Vektoren betrachtet. Beispiel: ```R if (length(xo) == 1L & !is.null(xo)) { # Dein Code hier } ``` 3. **Null-Werte prüfen**: Wenn eine der Variablen NULL ist, kann dies ebenfalls zu diesem Fehler führen. Stelle sicher, dass die Variablen, die du verwendest, nicht NULL sind. 4. **Debugging**: Füge `print()`-Anweisungen oder `str()`-Funktionen ein, um den Typ und den Inhalt der Variablen zu überprüfen, bevor du die logischen Operationen durchführst. Wenn du diese Punkte überprüfst und anpasst, sollte der Fehler behoben werden.

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Der Alpha-Fehler (auch Fehler erster Art genannt) und der Beta-Fehler (Fehler zweiter Art) sind Konzepte aus der Statistik, die sich auf Hypothesentests beziehen. 1. **Alpha-Fehler (Fehler erster Art... [mehr]

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Der Alpha-Fehler (auch Fehler erster Art genannt) und der Beta-Fehler (Fehler zweiter Art) sind Konzepte aus der Statistik, die sich auf Hypothesentests beziehen. 1. **Alpha-Fehler (Fehler erster Art)**: Dieser Fehler tritt auf, wenn die Nullhypothese (H0) fälschlicherweise verworfen wird, obwohl sie wahr ist. Das bedeutet, dass man zu dem Schluss kommt, dass ein Effekt oder Unterschied besteht, obwohl in Wirklichkeit keiner vorhanden ist. Die Wahrscheinlichkeit, einen Alpha-Fehler zu begehen, wird durch das Signifikanzniveau (α) bestimmt, das häufig auf 0,05 gesetzt wird. 2. **Beta-Fehler (Fehler zweiter Art)**: Dieser Fehler tritt auf, wenn die Nullhypothese fälschlicherweise beibehalten wird, obwohl die Alternativhypothese (H1) wahr ist. Das bedeutet, dass man nicht erkennt, dass ein Effekt oder Unterschied tatsächlich existiert. Die Wahrscheinlichkeit, einen Beta-Fehler zu begehen, wird durch die Power des Tests (1 - β) beeinflusst, die angibt, wie gut der Test darin ist, einen tatsächlichen Effekt zu erkennen. Zusammengefasst: Der Alpha-Fehler bezieht sich auf das fälschliche Verwerfen einer wahren Nullhypothese, während der Beta-Fehler das fälschliche Beibehalten einer falschen Nullhypothese betrifft.