Ich habe fast zwei Jahre gebraucht um einen Nachhilfelehrer für Medizinische Biometrie zu finden und oft in TH-cam nach passenden Videos gesucht. Selten habe ich was brauchbares gefunden. Und jetzt, drei Tage vor der Klausur bin ich auf ihre Perfekt erklärten Videos gestoßen. Vielen Herzlichen dank. Es gibt auch noch Menschlichkeit in der Mathematik👌🏻. Sehr Interessant, also bis zum Schluss ansehen. Ich wünsche ihnen alles gute und Gottes Segen.
Vielen Dank für diese prägnante und super nachvollziehbare Erklärung! Nach einem sehr frustrierend zu lesenden Lehrbuchkapitel war dieses Video eine Wohltat!
8:20 das macht doch kein sinn bzw ist falsch. Du sagst es ja selbst: desto kleiner alpha, desto größer ist 1-beta, und somit die teststärke. Oben im Text steht es aber das beides gleichzeitig gilt.
Ich sage ab 8:08: "Wenn wir einen besonders großen Alpha-Fehler wählen, hier ein Alpha von 50%, dann ist der Beta-Fehler, die orangene Fläche, klein. Die Teststärke (1-beta) hingegen ist sehr groß. Machen wir Alpha kleiner [Anm.: die Alpha-Fehler-Wahrscheinlichkeit], wird der beta-Fehler größer und die Teststärke [Anm.: 1-beta] verringert sich.
Nein! Die Effektstärke sagt was über die Größe des Effekts (z.B. des Unterschieds, des Zusammenhangs oder der Veränderung aus). Die Teststärke ist ein Gütekriterium eines Signifikanztests. Allerdings stehen diese beiden Größen in Zusammenhang.
Ich habe fast zwei Jahre gebraucht um einen Nachhilfelehrer für Medizinische Biometrie zu finden und oft in TH-cam nach passenden Videos gesucht. Selten habe ich was brauchbares gefunden. Und jetzt, drei Tage vor der Klausur bin ich auf ihre Perfekt erklärten Videos gestoßen. Vielen Herzlichen dank. Es gibt auch noch Menschlichkeit in der Mathematik👌🏻. Sehr Interessant, also bis zum Schluss ansehen. Ich wünsche ihnen alles gute und Gottes Segen.
Sie haben sogar richtig gute Quellen Angegeben. Meine Dozentin hat die selben Quellen angegeben👌🏻
Herzlichen Dank. Ich hoffe meine Videos helfen Ihnen für die Klausur. Viel Erfolg!
@@statistikverstehen9964 Vielen dank. Ceteris paribus hat dann noch den rest meiner Überlegungen und Fragen beantwortet.👌🏻
Das war wirklich mal eine exzellente Erklärung.
Herzlichen Dank und ein Frohes Neues
Vielen Dank für diese prägnante und super nachvollziehbare Erklärung! Nach einem sehr frustrierend zu lesenden Lehrbuchkapitel war dieses Video eine Wohltat!
Danke sehr!
Vielen Dank für dieses präzise Video!
Danke für das Lob!
Vielen herzlichen Dank für dieses grossartige Video!!
Danke sehr.
Das Video ist verdammt gut! Danke dafür!
Danke für die Erklärung.
War eine super Auffrischung :)
Gerne doch. Danke.
Super erklärt, vielen Dank!
Sehr gerne!
Ich habe es endlich verstanden vielen Dank ! 🎉
Das freut mich. Danke!
sehr gutes Video, Dankeschön!
Danke vielmals.
8:20 das macht doch kein sinn bzw ist falsch. Du sagst es ja selbst: desto kleiner alpha, desto größer ist 1-beta, und somit die teststärke. Oben im Text steht es aber das beides gleichzeitig gilt.
Ich sage ab 8:08: "Wenn wir einen besonders großen Alpha-Fehler wählen, hier ein Alpha von 50%, dann ist der Beta-Fehler, die orangene Fläche, klein. Die Teststärke (1-beta) hingegen ist sehr groß. Machen wir Alpha kleiner [Anm.: die Alpha-Fehler-Wahrscheinlichkeit], wird der beta-Fehler größer und die Teststärke [Anm.: 1-beta] verringert sich.
Sorry, falls diese Frage extrem basal ist, aber warum haben H0 und H1 unterschiedliche Verteilungen?
Die H1 besagt ja, dass ein Unterschied zur H0 besteht, d.h. der Erwartungswert der H1 ist gegenüber der H0 verschoben.
Ist die Teststärke das selbe wie die Effektstärke?
Nein! Die Effektstärke sagt was über die Größe des Effekts (z.B. des Unterschieds, des Zusammenhangs oder der Veränderung aus). Die Teststärke ist ein Gütekriterium eines Signifikanztests. Allerdings stehen diese beiden Größen in Zusammenhang.