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  1. #1
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    An alle die gut Statistik können, kann mir jemand erklären warum B nicht stimmt? Außerdem verstehe ich nicht ganz warum C richtig ist. Primär ist es doch gut, dass der Alpha-Fehler reduziert wird? (In der Aufgabenstellung steht ja von 5% auf 1% gesenkt). Das bedeutet das die Wahrscheinlichkeit die Nullhypothese fälschlicherweise abzulehnen sinkt. Geht das immer zwangsläufig mit Erhöhung des Beta-Fehlers einher?

    Außerdem habe ich folgendes im Internet gefunden: "Allzu große Homogenisierung verringert den Aussagewert der Studie für die Praxis" und das ist ja in der Aufgabenstellung nicht explizit ausgeschlossen. Quelle: https://www.dgps.de/fachgruppen/meth...rt7/node6.html

    Lg



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  2. #2
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    Ich fand auch, dass die Frage nicht gut formuliert war - aber gemeint ist es wie folgt:

    Es geht nicht darum, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, H_0 abzulehnen - sondern wann ein Ergebnis "statistisch Signifikant" ist. Sprich: Wann wird ein Ergebnis durch das statistische Verfahren als signifikant erkannt? Wenn man das Signifikanzniveau (eben ab dem ein Ergebnis als statistisch Signifikant erkannt wird) für eine Studie anhebt, dann steigt natürlich die Wahrscheinlichkeit, dass durch diese Studie ein Ergebnis als signifikant eingestuft wird. (Das geht, wie du sagtest, natürlich mit einem schlechteren Aussagewert der Studie an sich einher - aber danach war nicht gefragt).

    Bzw. wenn man das Signifikanzniveau sinkt steigt zwar die Aussagekraft der Studie, aber die Chance, dass ein Ergebnis als signifikant erkannt wird, sinkt.



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