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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Hypothesis Tests

verfasst von : Thomas Haslwanter

Erschienen in: An Introduction to Statistics with Python

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter describes a typical workflow in the analysis of statistical data. Special attention is paid to visual and quantitative tests of normality for the data. Then the concept of hypothesis tests is explained, as well as the different types of errors, and the interpretation of p-values is discussed. Finally, the common test concepts of sensitivity and specificity are introduced and explained.

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Fußnoten
3
Strictly speaking this only holds if Type I errors and Type II errors are equally important. Otherwise, the weight of each type of error also has to be considered.
 
Literatur
Altman, D. G. (1999). Practical statistics for medical research. New York: Chapman & Hall/CRC.
Klamroth-Marganska, V., Blanco, J., Campen, K., Curt, A., Dietz, V., Ettlin, T., Felder, M., Fellinghauer, B., Guidali, M., Kollmar, A., Luft, A., Nef, T., Schuster-Amft, C., Stahel, W., & Riener, R. (2014). Three-dimensional, task-specific robot therapy of the arm after stroke: a multicentre, parallel-group randomised trial. The Lancet Neurology, 13(2):159–166. doi:10.1016/S1474-4422(13)70305-3. http://​dx.​doi.​org/​10.​1016/​S1474-4422(13)70305-3 CrossRef
Sellke, T., Bayarri, M. J., & Berger, J. O. (2001). Calibration of p values for testing precise null hypotheses. The American Statistician, 55:62–71.MathSciNetCrossRefMATH
Metadaten
Titel
Hypothesis Tests
verfasst von
Thomas Haslwanter
Copyright-Jahr
2016
Buch
An Introduction to Statistics with Python

Print ISBN: 978-3-319-28315-9

Electronic ISBN: 978-3-319-28316-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-28316-6_7