Deutsches R-Forum

Hallo miteinander,

der t-Test bietet in R auch einen Konfidenzintervall (KI) (s. Beispiel aus Aufgabensammlung unten). Manche Anwender meinen, dass - wenn der mean of x in diesem KI liegen, dass dann die Nullhypothese beibehalten wird.

Dies wäre nur richtig, wenn dieser KI gleich dem Annahmebereich von H0, also ein bBreich um u0 wäre. Der KI hier ist aber ein normaler Konfidenzintervall um den Stichprobenmittelwert.

Ich finde diese Angabe eines KI sehr irreführend für User.

Warum haben die Entwickler von R den KI hier eingeführt ?
Wozu dient diese Angabe ?

Vielen Dank für Eure wertgeschätzte Hilfe

Hier noch das Beispiel:

t.test(x, alternative="two.sided", mu=4, conf.level=0.95)
One Sample t-test
data: x
t = 1.6032, df = 29, p-value = 0.1197
alternative hypothesis: true mean is not equal to 4
95 percent confidence interval:
3.899183 4.832150
sample estimates:
mean of x
4.365667

Elmaro hat geschrieben: Mi Jun 28, 2017 12:17 amManche Anwender meinen, dass - wenn der mean of x in diesem KI liegen, dass dann die Nullhypothese beibehalten wird.

Hallo Elmaro,

solche Anwender sollten sich dann mal schlau machen. Die t.test Funktion gibt ein 95%-Konfidenzintervall für den Mittelwert aus. Es ist doch naheliegend, dass der Mittelwert immer in seinem eigenen Konfidenzintervall liegen wird (es ist nicht zwingend, aber GEgenbeispiele für Konfidenzintervalle, die den Wert nicht enthalten, muss man schon ziemlich künstlich konstruieren).

Wozu dient diese Angabe ?

Es gibt einem ein Gefühl dafür, wie weit Durchschnittsdifferenz wirklich von der Null entfernt liegt, bzw. in Deinem Beispiel der Mittelwert der Testgröße von 4 entfernt liegt, und zwar in der Einheit des untersuchten Gegenstands. Es soll Leute geben, die 95%-Konfidenzintervalle für den besseren Ersatz für p-Werte halten.

LG,
Bernhard

Hallo Bernhard,

super für Deine umfassende und prompte Antwort !!!

Vielen DANK !

Schönen Gruß

Elmar