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Du hast vielleicht schon von Hypothesentests gehört – einem zentralen Werkzeug der Statistik, um Behauptungen oder Vermutungen systematisch zu überprüfen. Aber wie funktioniert das genau, und warum sind Hypothesentests so wichtig?

Statistische Schätzung ist ein zentrales Konzept in der Datenanalyse. Sie ermöglicht es, aus Stichprobendaten Rückschlüsse auf die gesamte Population zu ziehen. Dabei unterscheidet man zwischen Punktschätzungen (z. B. Mittelwert) und Intervallschätzungen (z. B. Konfidenzintervalle), die die Unsicherheit einer Schätzung berücksichtigen. Wichtige Eigenschaften guter Schätzer sind Erwartungstreue, Effizienz und Konsistenz.

Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Interpretation von Schätzfehlern und dem Bias-Variance-Tradeoff, um Verzerrungen und Streuungen auszugleichen. Anhand praxisnaher Beispiele – wie Umfragen oder Würfelspielen – wird gezeigt, wie Schätzmethoden wie der Mittelwert oder die Maximum-Likelihood-Schätzung in der Praxis angewandt werden können. Der Beitrag vermittelt anschaulich die Grundlagen, um Daten besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Das Odds Ratio (OR) ist ein weit verbreitetes Maß, um den Zusammenhang zwischen zwei dichotomen Variablen zu beschreiben. Es findet Anwendung in der Medizin, Psychologie, Epidemiologie und anderen Disziplinen, insbesondere bei der Analyse von Kreuztabellen.

Cramérs V ist ein statistisches Maß, das die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei nominalskalierten Variablen quantifiziert. Im Gegensatz zum Chi-Quadrat-Test, der lediglich die Signifikanz eines Zusammenhangs prüft, gibt Cramérs V eine normierte Aussage über die Stärke des Zusammenhangs.

Der Kontingenzkoeffizient ist ein Maß, um die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei nominalskalierten Variablen in einer Kreuztabelle zu quantifizieren. Er ergänzt Tests wie den Chi-Quadrat-Test, indem er die Stärke eines Zusammenhangs unabhängig von der Stichprobengröße ausdrückt.

Das Chi-Quadrat-Testverfahren (χ²) ist eines der grundlegenden statistischen Werkzeuge, um Zusammenhänge zwischen diskreten Variablen zu analysieren. Es wird häufig verwendet, um Hypothesen über Verteilungen und Unabhängigkeiten zu überprüfen.

Die Welt ist voller Unsicherheiten, und Mathematik bietet uns Werkzeuge, um diese zu verstehen und vorherzusagen. Eine zentrale Rolle in diesem Kontext spielt die Zufallsvariable, ein Konzept aus der Wahrscheinlichkeitstheorie. Doch was genau ist eine Zufallsvariable, warum ist sie wichtig, und wie können wir sie verwenden?

Die Wahrscheinlichkeitsrechnung bildet die Grundlage vieler statistischer Verfahren. Sie hilft uns, mit Unsicherheiten und zufälligen Ereignissen umzugehen, indem sie die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten bestimmter Ereignisse quantifiziert. In diesem Blog-Post erkläre ich dir die Grundzüge der Wahrscheinlichkeitsrechnung, sodass du ein solides Fundament hast, um weiter in die Statistik einzutauchen.

In der Statistik geht es oft darum, den Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen (z.B. Körpergröße und Gewicht) zu untersuchen. Dafür gibt es verschiedene Maße, um diese Abhängigkeit zu quantifizieren. Die bekanntesten davon sind der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient und der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient. In diesem Blog-Post zeige ich dir, wie diese Maße funktionieren, wann du sie anwendest und wie du sie in R berechnen kannst.

In der Statistik begegnen uns häufig diskrete (kategoriale) Variablen, wie zum Beispiel Geschlecht, Bildungsniveau oder Antwortkategorien bei einer Umfrage. Um den Zusammenhang zwischen solchen Variablen zu analysieren, nutzt man Zusammenhangsmaße speziell für diskrete Daten. In diesem Blog-Post erfährst du, welche Maße es gibt, wie sie funktionieren und wie du sie in R berechnen kannst.