Chi-Quadrat-Test in R rechnen - Analysieren von Daten in R (49)

// Chi-Quadrat-Test in R rechnen //

Der Chi-Quadrat-Test prüft, ob bei zwei nominal/ordinalen Merkmalen, zwischen erwarteten und beobachteten Häufigkeiten statistisch signifikante Unterschiede bestehen. Dazu bedient er sich der Chi²-Verteilung. Er wird auch Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest genannt, weil er schaut, ob die beiden Merkmale und deren Ausprägungen unabhängig voneinander auftreten.

Die Nullhypothese lautet, dass es keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen erwarteter und beobachteter Häufigkeit gibt. Demzufolge ist es das Ziel, die Nullhypothese nicht verwerfen zu können, um Gleichheit nachweisen zu können oder sie zu verwerfen, wenn man einen Zusammenhang zwischen den Variablen und deren Ausprägungen zeigen möchte.

HINWEIS: im Video spreche ich fälschlicherweise von den beobachteten Häufigkeiten kleiner 5. Es sollten allerdings die erwarteten Häufigkeiten (unter Annahme von Unabhängigkeit der Merkmale) sein.

Bei Fragen und Anregungen zum Chi-Quadrat-Test in R nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc


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