Trennschärfe und Stichprobenumfang – Ihre Versicherung bei der statistischen Analyse
Bei statistischen Analysen, wie Hypothesentests und der Planung von Experimenten, verwenden wir eine Stichprobe von Daten, um Fragen zu allen unseren Daten zu beantworten. Die Zuverlässigkeit dieser Antworten hängt von der Größe der analysierten Stichprobe ab. Um das Risiko einer unzuverlässigen statistischen Analyse zu minimieren, können wir vor der Datenerhebung die Trennschärfe und den Stichprobenumfang verwenden, um zu bestimmen, wie viele Daten erforderlich sind, um eine gute Chance zu haben, den Effekt zu finden, falls er existiert. Der empfohlene Mindestwert hierfür ist 80 %.
Datenwissenschaft für alle: Die Bedeutung der prädiktiven Analyse
Mit über 30 Jahren Erfahrung in der Fertigungsindustrie sind die Gedanken von Partner und Berater Greg Kinsey zu Datenwissenschaftsthemen lesenswert.
Zu viel oder nicht genug: Stichprobenumfänge und die statistische Analyse
Der einfachste Grund, aus dem eine statistische Analyse genutzt wird, ist der Umstand, dass nicht die vollständige Grundgesamtheit, sondern nur eine Teilmenge der Daten erfasst wird.
Die nichtparametrische Wirtschaft: Was ist eigentlich der Durchschnitt?
Dieser Artikel zeigt, warum es wichtig ist, zuerst zu bestimmen, wie ein Durchschnittswert realistisch abgebildet wird. Außerdem haben Sie einen Einblick in die nichtparametrischen Werkzeuge erhalten, die in Minitab verfügbar sind.
Problemlösung mit Hilfe von Intervallen
Um eine Verbesserung in einem Prozess nachzuweisen, muss oft eine signifikante Verbesserung des Mittelwerts belegt werden. Fehler liegen allerdings nicht in der Mitte. Sie liegen in den Randbereichen.
Müssen Sie Ihre Datenkompetenz verbessern? Schauen Sie, ob Sie diese 5 Fragen beantworten können
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Gemeinsam stärker: Kombination aus Online- und Präsenzschulungen ist entscheidend bei der Entwicklung von analytischen Fähigkeiten
Selbst laut führenden Strategieberatern wie McKinsey & Company liegt die Zukunft der Weiterbildung in Unternehmen im Blended Learning. Wie wird ein erfolgreiches Blended-Learning-Programm aufgebaut?