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

Wann spricht man von einem Trend und bei wie vielen Fehlern gilt etwas als Trend?

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'

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.

Accepted Answer

Von einem Trend spricht man, wenn sich eine bestimmte Entwicklung, Veränderung oder ein Muster über einen gewissen Zeitraum hinweg in eine Richtung fortsetzt. In der Statistik und im Qualit&... [mehr]

Accepted Answer

Von einem Trend spricht man, wenn sich eine bestimmte Entwicklung, Veränderung oder ein Muster über einen gewissen Zeitraum hinweg in eine Richtung fortsetzt. In der Statistik und im Qualitätsmanagement, zum Beispiel bei der Fehleranalyse, gibt es dafür konkrete Definitionen. Im Qualitätsmanagement, etwa nach den Regeln der statistischen Prozesskontrolle (SPC), gilt häufig folgende Faustregel: Ein Trend liegt vor, wenn sieben (manchmal auch acht) aufeinanderfolgende Messwerte kontinuierlich steigen oder fallen – unabhängig davon, ob sie innerhalb oder außerhalb der Toleranzgrenzen liegen. Diese Regel wird oft als „7-Punkte-Regel“ bezeichnet. Beispiel: Wenn du sieben aufeinanderfolgende Fehler hast, die entweder immer mehr oder immer weniger werden, spricht man von einem Trend. Zusammengefasst: - Ein Trend ist eine fortlaufende Entwicklung in eine Richtung. - In der Fehleranalyse spricht man meist ab sieben aufeinanderfolgenden Fehlern in eine Richtung von einem Trend. Die genaue Anzahl kann je nach Branche oder Regelwerk leicht variieren, aber sieben ist ein gängiger Standard.

Accepted Answer

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]

Accepted Answer

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]

Accepted Answer

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.