Führt einen F-Test durch, um die Varianzen zweier Populationen zu vergleichen.
Gehen Sie die Eingaben bewusst durch und vergleichen Sie dann die Ausgaben, statt sich auf nur ein Szenario zu verlassen.
Varianz von Stichprobe 1, Größe von Stichprobe 1, Varianz von Stichprobe 2, Größe von Stichprobe 2, Signifikanzniveau (alpha) → Freiheitsgrade 2 (df2), Freiheitsgrade 1 (df1), F-Statistik, P-Wert (Annäherung), Kritischer Wert (zweiseitig), Ergebnis
Nutzen Sie diese Beispiele, um das Verhalten des Rechners zu prüfen, bevor Sie Ihre eigenen Werte eingeben.
Varianz von Stichprobe 1: 10; Größe von Stichprobe 1: 20; Varianz von Stichprobe 2: 5; Größe von Stichprobe 2: 25; Signifikanzniveau (alpha): 0,05
Freiheitsgrade 2 (df2): 24; Freiheitsgrade 1 (df1): 19; F-Statistik: 2; P-Wert (Annäherung): 1,220930233; Kritischer Wert (zweiseitig): 2; Ergebnis: Nullhypothese nicht ablehnen
Varianz von Stichprobe 1: 25; Größe von Stichprobe 1: 30; Varianz von Stichprobe 2: 10; Größe von Stichprobe 2: 35; Signifikanzniveau (alpha): 0,05
Freiheitsgrade 2 (df2): 34; Freiheitsgrade 1 (df1): 29; F-Statistik: 2,5; P-Wert (Annäherung): 1,276190476; Kritischer Wert (zweiseitig): 2,5; Ergebnis: Nullhypothese nicht ablehnen
Varianz von Stichprobe 1: 8; Größe von Stichprobe 1: 15; Varianz von Stichprobe 2: 12; Größe von Stichprobe 2: 20; Signifikanzniveau (alpha): 0,05
Freiheitsgrade 2 (df2): 19; Freiheitsgrade 1 (df1): 14; F-Statistik: 0,6666666667; P-Wert (Annäherung): 1,212121212; Kritischer Wert (zweiseitig): 1,5; Ergebnis: Nullhypothese nicht ablehnen
Nutzen Sie Rechner für Algebra, Geometrie, Trigonometrie, Wahrscheinlichkeit, Statistik, Mittelwerte, z-Werte, Tests und Diagrammerstellung.
Diese Links sind darauf ausgelegt, die Sitzung zu vertiefen und die nächste wahrscheinliche Frage zu beantworten, ohne Nutzer zurück zur Suche zu schicken.
Berechnet Wahrscheinlichkeiten und Perzentile, die mit der Standardnormalverteilung (Z) oder einer beliebigen Normalverteilung verbunden sind.
Führt einen T-Test (Ein-Stichproben-, Zwei-Stichproben- oder gepaart) durch, um Mittelwerte zu vergleichen und die statistische Signifikanz zu bestimmen.
Hilft bei der Bestimmung von Klassenintervallen und -häufigkeiten für die Erstellung eines Histogramms (visuelle Darstellung der Häufigkeitsverteilung).
Berechnet die Chi-Quadrat-Statistik und den p-Wert für die Anpassungsgüte oder den Unabhängigkeitstest. Er benötigt beobachtete und erwartete Häufigkeiten oder Werte.