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2015 | OriginalPaper | Chapter

6. Konfidenzintervalle

Authors : Markus Janczyk, Roland Pfister

Published in: Inferenzstatistik verstehen

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

In den vorangegangenen Kapiteln wurde betrachtet, wie ein Populationsmittelwert und die dazugehörige Populationsvarianz aus vorhandenen Stichproben geschätzt werden können. Die entsprechenden Schätzer werden üblicherweise als Punktschätzer bezeichnet, man kann jedoch noch einen Schritt weiter gehen und einen Bereich angeben, in dem plausible Populationsparameter liegen. In einem solchen Fall spricht man von Bereichsschätzung, und die berechneten Bereiche nennt man Konfidenzintervalle (engl.: confidence intervals). Das Kapitel beginnt mit der allgemeinen Form eines Konfidenzintervalls und wendet diese dann auf das (normale) Konfidenzintervall um Mittelwerte an. Danach werden die Konzepte des Nullhypothesentests und des Berechnens von Konfidenzintervallen gegenübergestellt und schließlich Konfidenzintervalle für abhängige Stichproben betrachtet.

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Footnotes
1
In einigen Arbeiten zu within-subject Konfidenzintervallen wird dieser Standardfehler noch mit dem Faktor \(\frac{1}{\sqrt{2}}\) skaliert. Dieser Faktor rührt daher, dass auch eine andere Größe für die Berechnung des Standardfehlers herangezogen werden kann (Loftus & Masson, 1994). Wir werden diese aber erst im Zusammenhang mit der Varianzanalyse kennenlernen und daher in den Kap. 8 und 10 auf diesen Faktor zurückkommen.
 
2
Möglichkeiten zur Berechnung von Konfidenzintervallen stellt außerdem das R-Paket Rmisc zur Verfügung.
 
Metadata
Title
Konfidenzintervalle
Authors
Markus Janczyk
Roland Pfister
Copyright Year
2015
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-47106-7_6

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