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Statistik · Übungsblatt 7 · Aufgabe 4

Noten in München und Hamburg: gleiche Verteilung?

Dieselbe Statistik-Klausur, zwei Städte: In Hamburg gibt es viel mehr Dreien, in München mehr Zweien. Folgen die Noten trotzdem derselben Verteilung, oder ist der Unterschied echt? Ein Chi-Quadrat-Homogenitätstest 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 4

Die Noten der Statistik 2 - Klausur in München und in Hamburg ergaben die folgende Verteilung:

Noten12345
München1030302010
Hamburg515501020

Prüfen Sie mit Hilfe eines geeigneten Test (α = 0,01), ob die These zutrifft, dass die Noten der gleichen Verteilung unterliegen.

In München und in Hamburg wurde dieselbe Klausur geschrieben, in jeder Stadt von 100 Studenten. Die Tabelle zählt, wie oft jede Note von 1 bis 5 vorkam.

Gesucht: Unterliegen die Noten in beiden Städten der gleichen Verteilung? Gleiche Verteilung heißt: Jede Note kommt in beiden Städten mit demselben Anteil vor. Geprüft wird mit dem Signifikanzniveau α = 0,01.

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

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

Welcher Test, und warum

Anteil je Note12345
München10 %30 %30 %20 %10 %
Hamburg5 %15 %50 %10 %20 %

Es gibt zwei getrennte Gruppen, München und Hamburg, mit je 100 Studenten. In beiden wird dasselbe Merkmal gezählt: die Note. Gefragt ist, ob die Note in beiden Gruppen gleich verteilt ist. Genau das prüft der Chi-Quadrat-Homogenitätstest.

Noten sind geordnete Kategorien. Der Test nutzt die Ordnung nicht, er zählt nur, wie oft jede Note vorkommt. Anschaulich: In München hat fast jeder Dritte eine 2 (30 %), in Hamburg nur 15 %. Dafür hat in Hamburg jeder Zweite eine 3.

Testschritt 1: Hypothesen aufstellen

Nullhypothese

H0H_0: Die Noten in München und Hamburg unterliegen der gleichen Verteilung.

Gegenhypothese

H1H_1: Die Notenverteilungen der beiden Städte sind verschieden.

Die Nullhypothese H0H_0 ist die Annahme „kein Unterschied“; hier ist das genau die These der Aufgabe. Die Gegenhypothese H1H_1 behauptet einen Unterschied. Man versucht, H0H_0 mit den Daten zu widerlegen.

Aus Blatt 6, Aufgabe 7 („Unterschiedshypothesen aufstellen“): Eine Unterschiedshypothese behauptet, dass sich zwei Gruppen unterscheiden. Sie ist die Gegenhypothese; die Nullhypothese sagt „kein Unterschied“.
Noch 9 Schritte bis zum Ergebnis
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Beobachtet und erwartet

Noten je Stadt

Abbildung 1Den Test vorbereiten

Hypothesen, Niveau, Randsummen, erwartete Häufigkeiten

01020304050Anzahl StudentenMHNote 1MHNote 2MHNote 3MHNote 4MHNote 5erw. 7,5+2,5−2,50,8330,833erw. 22,5+7,5−7,52,52,5erw. 40−10+102,52,5erw. 15+5−51,6671,667erw. 15−5+51,6671,667
Legendeviolett: beobachtete Häufigkeit (M = München, H = Hamburg)dunkler Strich: erwartete Häufigkeit (erw.)rot gestrichelt: AbweichungBeobachtete Notenverteilung beider Städte.