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Statistik · Probeklausur 3 · Aufgabe 4

Bundesland und Autotyp: hängen sie zusammen?

Fahren in Bayern andere Autos als in Hessen? Eine kleine Stichprobe zeigt Unterschiede, aber sind sie mehr als Zufall? Ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest gibt die Antwort. Das ist Aufgabe 4 der Probeklausur 3. Der ganze Lösungsweg steht offen da, die Erklärung gehört jeweils zum aktuellen Schritt. Mit Weiter geht es Schritt für Schritt voran. Ein Klick auf einen Schritt springt direkt dorthin.

Die Aufgabe

Aufgabe 4: (12 Punkte)

In zwei Bundesländern wurde eine Stichprobe von Autos gezogen und die Autotypen (Kleinwagen/Mittelklassewagen) erfasst. Folgende Häufigkeiten wurden gefunden:

BayernHessen
Kleinwagen2641
Mittelklasse2453

Überprüfen Sie die Unabhängigkeit der beiden Variablen Bundesland und Autotyp (α = 0,05)

In zwei Bundesländern wurden Autos gezählt und nach Typ eingeteilt: Kleinwagen oder Mittelklasse. Die vier Zahlen stehen in einer Kontingenztabelle (einer Tabelle, die zwei Merkmale kreuzt: Bundesland und Autotyp).

Gesucht: Sind die beiden Merkmale unabhängig? Unabhängig heißt: Der Anteil der Kleinwagen ist in beiden Bundesländern derselbe, das Bundesland sagt nichts über den Autotyp. Geprüft wird mit α = 0,05 (12 Punkte).

Der Test heißt Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest (χ², sprich „chi quadrat“). Er läuft in den fünf Testschritten des Kurses:

  1. Testschritt 1: Hypothesen aufstellen (Schritt 2 oben).
  2. Testschritt 2: Signifikanzniveau festlegen (Schritt 3 oben).
  3. Testschritt 3: Chi-Quadrat-Wert aus den Daten berechnen (Schritte 4 bis 7 oben).
  4. Testschritt 4: Kritischen Wert aus der Tabelle ablesen (Schritt 8 oben).
  5. Testschritt 5: Vergleichen und entscheiden (Schritte 9 und 10 oben).
Merke: Man vergleicht die beobachteten Häufigkeiten mit denen, die bei Unabhängigkeit zu erwarten wären. Je weiter beide auseinanderliegen, desto größer wird Chi-Quadrat.

Welcher Test, und warum

Anteil KleinwagenRechnungWert
Bayern26/5026 / 5052,0 %
Hessen41/9441 / 9443,6 %

Beide Merkmale sind Kategorien (Bundesland, Autotyp), keine Messwerte. Man hat Häufigkeiten und fragt, ob die zwei Merkmale zusammenhängen. Dafür dient der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest. Er vergleicht jede beobachtete Häufigkeit mit der, die bei Unabhängigkeit zu erwarten wäre.

Anschaulich: In Bayern fahren 26 von 50 Autos der Stichprobe einen Kleinwagen (52 %), in Hessen 41 von 94 (43,6 %). Der Unterschied ist da. Der Test sagt, ob er groß genug ist, um nicht nur Zufall zu sein.

Testschritt 1: Hypothesen aufstellen

Nullhypothese

H0H_0: Bundesland und Autotyp sind unabhängig.

Gegenhypothese

H1H_1: Bundesland und Autotyp sind abhängig.

Die Nullhypothese H0H_0 ist die Annahme „es gibt keinen Zusammenhang“. Die Gegenhypothese H1H_1 behauptet einen Zusammenhang. Man versucht, H0H_0 mit den Daten zu widerlegen.

Noch 9 Schritte bis zum Ergebnis
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Beobachtet und erwartet

Autos je Bundesland und Typ

Abbildung 1Den Test vorbereiten

Hypothesen, Niveau, Randsummen, erwartete Häufigkeiten

0204060Anzahl Autos26BayernKleinwagen41HessenKleinwagen24BayernMittelklasse53HessenMittelklasseerwartet 23,26+2,740,322erwartet 43,74−2,740,171erwartet 26,74−2,740,280erwartet 50,26+2,740,149
Legendeviolett: beobachtete Häufigkeitdunkler Strich: erwartete Häufigkeitrot gestrichelt: AbweichungBeobachtete Häufigkeiten der vier Felder.