1. Six Sigma: Statistische Tests – Diskrete Merkmale

Chi-Quadrat: Anpassungstest von E-learning Institut Six Sigma

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Über den Vortrag

Der Vortrag „Chi-Quadrat: Anpassungstest“ von E-learning Institut Six Sigma ist Bestandteil des Kurses „Six Sigma: Statistische Tests – Diskrete Merkmale“.

Quiz zum Vortrag

  1. IST-IST
  2. SOLL-IST
  3. IST-IST-...-IST
  4. SOLL-SOLL-...-SOLL
  1. Ob zwischen Anteilen von Einheiten einzelner Kategorien ein signifikanter Unterschied besteht.
  2. Ob zwischen Anteilen von Einheiten mehrerer Kategorien ein signifikanter Unterschied besteht.
  3. Ob zwischen zwei Stichproben die Ereignisraten voneinander abweichen.
  4. Ob zwischen Grundgesamtheit und Stichprobe ein signifikanter Unterschied in der Varianz besteht.
  1. Anteile sind nach Merkmalen paarweise verteilt.
  2. Anteile sind basierend auf historischen Werten gegeben.
  3. Anteile sind in Abhängigkeit eines Referenzwerts gegeben.
  4. Anteile sind paarweise verbunden.
  1. Die Stichproben sind unabhängig voneinander.
  2. Die Stichproben stammen aus einer Normalverteilung.
  3. Es gibt keinen Unterschied zwischen den erwarteten und beobachteten Häufigkeiten.
  4. Die Stichproben haben unterschiedliche Varianzen.
  1. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese zutrifft.
  2. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Alternativhypothese zutrifft.
  3. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Chi-Quadrat-Wert größer ist als der beobachtete Wert.
  4. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Chi-Quadrat-Wert kleiner ist als der beobachtete Wert.
  1. Wenn der p-Wert kleiner als der kritische Wert ist, lehnt man die Nullhypothese ab.
  2. Wenn der p-Wert größer als der kritische Wert ist, lehnt man die Nullhypothese ab.
  3. Der p-Wert ist unabhängig von der Nullhypothese.
  4. Wenn der p-Wert kleiner als der kritische Wert, lehnt man die Nullhypothese ab.
  1. 0,05
  2. 0,10
  3. 0,01
  4. 0,001
  1. Sie ist ein Maß für die Abweichung zwischen der Verteilung zufälliger Daten und einer ausgewählten hypothetischen Verteilung.
  2. Sie ist ein Maß für die Abweichung zwischen der einer Verteilung geschätzter Daten und einer historischen Verteilung.
  3. Sie ist ein Maß für die Abweichung zwischen der Verteilung der vorliegenden Daten und einer erwarteten bzw. ausgewählten hypothetischen Verteilung.
  4. Sie ist ein Maß für die Abweichung zwischen der Verteilung der vorliegenden Daten und einer zufälligen Verteilung.
  1. p > α
  2. p < α
  3. p = α
  4. p = 0
  1. p-Wert
  2. z-Wert
  3. erwarteten Wert
  4. α

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