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Statistik · Übungsblatt 7 · Aufgabe 2

Einparken: können Frauen und Männer es gleich gut?

Ein Frauen-Automobilclub will zeigen, dass Frauen und Männer gleich gut einparken. Im Versuch schaffen es 75 % der Frauen und 85 % der Männer. Widerlegt das die These, oder kann der Unterschied Zufall sein? Ein Chi-Quadrat-Test gibt die Antwort. 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 2

Der ADFAC (Allgemeiner Deutscher Frauen Automobil Club) will zeigen, dass Frauen und Männer doch gleich gut einparken können. Dazu wird eine Versuchsreihe mit 100 Männern und 100 Frauen konstruiert. 75 % der Frauen konnten einparken, bei den Männern waren es 85 %. Prüfen Sie mit Hilfe eines geeigneten Test (α = 0,05), ob die These des ADFAC zutrifft.

Zwei getrennte Gruppen von je 100 Personen, Frauen und Männer, sollen einparken. Gezählt wird nur „kann es“ oder „kann es nicht“. Verglichen werden also zwei Anteile: 75 % bei den Frauen, 85 % bei den Männern.

Gesucht: Ist der Unterschied so groß, dass man die These „gleich gut“ verwerfen muss? Geprüft wird mit dem Signifikanzniveau α = 0,05.

Der Kurs prüft solche Fragen mit dem Chi-Quadrat-Homogenitätstest (χ², sprich „chi quadrat“). „Homogen“ heißt gleichartig: Der Test prüft, ob zwei Gruppen dieselbe Verteilung haben. Er läuft in den fünf Testschritten des Kurses:

  1. Vorher: Prozente in Anzahlen umrechnen, Test wählen (Schritte 1 und 2).
  2. Testschritt 1: Hypothesen aufstellen (Schritt 3).
  3. Testschritt 2: Signifikanzniveau festlegen (Schritt 4).
  4. Testschritt 3: Chi-Quadrat-Wert aus den Daten berechnen (Schritte 5 bis 8).
  5. Testschritt 4: Kritischen Wert aus der Tabelle ablesen (Schritt 9).
  6. Testschritt 5: Vergleichen und entscheiden (Schritte 10 und 11).
Merke: Ein Test kann eine Nullhypothese nur widerlegen, nicht beweisen. Wer „gleich gut“ zeigen will, kann höchstens erreichen, dass die Daten nicht dagegen sprechen.

Aus den Prozenten Anzahlen machen

Anzahlen aus den Anteilen
Frauen: 0,75⋅100=75100−75=25\text{Frauen: } 0{,}75 \cdot 100 = 75 \qquad 100 - 75 = 25
Ma¨nner: 0,85⋅100=85100−85=15\text{Männer: } 0{,}85 \cdot 100 = 85 \qquad 100 - 85 = 15
kann einparkenkann es nicht
Frauen7525
Männer8515

Der Chi-Quadrat-Test rechnet mit absoluten Häufigkeiten, also mit Anzahlen von Personen, nicht mit Prozenten. Jede Gruppe hat 100 Personen. Darum ist der Prozentsatz hier gleich der Anzahl: 75 % von 100 sind 75 Frauen.

Wer es nicht schafft, ist der Rest bis 100. So entsteht eine Kontingenztabelle: eine Tabelle, die zwei Merkmale (Geschlecht und Ergebnis) kreuzt und jede Kombination zählt.

Welcher Test, und warum

Anteil „kann einparken“RechnungWert
Frauen75/10075 / 10075 %
Männer85/10085 / 10085 %

Das Merkmal „kann einparken“ ist eine Kategorie (ja oder nein), kein Messwert. Es gibt zwei getrennte Stichproben: 100 Frauen und 100 Männer, die Größe jeder Gruppe war vorher festgelegt. Gefragt ist, ob das Merkmal in beiden Gruppen gleich verteilt ist.

Genau das prüft der Chi-Quadrat-Homogenitätstest. Er vergleicht jede beobachtete Anzahl mit der, die bei gleicher Verteilung zu erwarten wäre. Gerechnet wird wie beim Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, der prüft, ob zwei Merkmale zusammenhängen. Die Formelsammlung gibt für beide Tests dieselbe Formel an.

Noch 10 Schritte bis zum Ergebnis
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Beobachtet und erwartet

Personen je Gruppe und Ergebnis

Abbildung 1Den Test vorbereiten

Tabelle, Testwahl, Hypothesen, Niveau, erwartete Häufigkeiten

020406080Anzahl Personen75Frauenkann es25Frauenkann nicht85Männerkann es15Männerkann nichterwartet 80−50,3125erwartet 20+51,25erwartet 80+50,3125erwartet 20−51,25
Legendeviolett: beobachtete Häufigkeitdunkler Strich: erwartete Häufigkeitrot gestrichelt: AbweichungBeobachtete Häufigkeiten der vier Felder.