Warum ergibt die Summe der Antworten mehr als 100%?

Question

Warum ergibt die Summe der Antworten mehr als 100%?

Antwort

Verwandte Fragen

Berechne die prozentuale Veränderung der Kklärfallquote von 3,97% auf 4,2%.

Verwende ich die Summe für einen T-Test?

Accepted Answer

Die Summe der Antworten kann mehr als 100 % ergeben, wenn die Antworten nicht exklusiv sind oder sich überschneiden. Dies tritt häufig in Umfragen oder Studien auf, in denen Teilnehmer mehrere Optionen können. Wenn beispielsweise eine Umfrage zu den Lieblingsfrüchten durchgeführt wird und jemand sowohl "Äpfel" als auch "Bananen" wählt, zählen beide Antworten zur Gesamtzahl, was die Summe über 100 % ansteigen lässt. Ein weiteres Beispiel ist, wenn die Antworten verschiedene Kategorien abdecken, die sich gegenseitig nicht ausschließen, wie in einer Umfrage zu Lebensstilfaktoren.

Accepted Answer

Die prozentuale Veränderung kann mit der Formel berechnet werden: \[ \text{Prozentuale Veränderung} = \frac{\text{Neuer Wert} - \text{Alter Wert}}{\text{Alter Wert}} \times 100 \] In deine... [mehr]

Accepted Answer

Die prozentuale Veränderung kann mit der Formel berechnet werden: \[ \text{Prozentuale Veränderung} = \frac{\text{Neuer Wert} - \text{Alter Wert}}{\text{Alter Wert}} \times 100 \] In deinem Fall ist der neue Wert 4,2 und der alte Wert 3,97. Setzen wir die Werte in die Formel ein: \[ \text{Prozentuale Veränderung} = \frac{4,2 - 3,97}{3,97} \times 100 \] \[ = \frac{0,23}{3,97} \times 100 \approx 5,79\% \] Die prozentuale Veränderung beträgt also etwa 5,79%.

Accepted Answer

Für einen T-Test verwendest du in der Regel die Mittelwerte der Gruppen, die du vergleichst, sowie die Standardabweichungen und die Anzahl der Beobachtungen in jeder Gruppe. Die Summe der Werte k... [mehr]

Accepted Answer

Für einen T-Test verwendest du in der Regel die Mittelwerte der Gruppen, die du vergleichst, sowie die Standardabweichungen und die Anzahl der Beobachtungen in jeder Gruppe. Die Summe der Werte kann zur Berechnung des Mittelwerts verwendet werden, ist jedoch nicht direkt der Wert, der im T-Test selbst eingesetzt wird. Der T-Test prüft, ob die Mittelwerte zweier Gruppen signifikant unterschiedlich sind.