Ludwig Paditz, Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden (FH)
Bei einem idealen Würfel hat jede Augenzahl
die gleiche Chance, gewürfelt zu werden (diskrete Gleichverteilung mit
für alle
als Nullhypothese
).
Beim ``gezinkten'' Würfel soll hier die Augenzahl
etwas
benachteiligt sein:
für
und
(Alternativhypothese
für die Verteilung der
Zufallsgröß e
).
Im Experiment wird mit einem der beiden Würfel
mal gewürfelt, so
dass von vornherein nicht jede Augenzahl gleich oft erscheinen kann. Nach
Vorliegen einer konkreten Stichprobe
(z.B. mit der
primären Häufigkeitsverteilung
stellt sich nun die Frage, ob der Würfel ideal
oder gezinkt ist. Bei der Antwort spielen die Fehler 1. und 2. Art eine Rolle
(d.h. Ablehnung von
, obwohl
zutrifft bzw. kein Einwand gegen
, obwohl
gilt).
Klarheit bringen der Chi
-Anpassungstest, indem unter
bzw.
je
Würfelexperimente (mit
) simuliert werden (je
(!)
Daten im TI-92Plus) und damit die Chi
-Verteilung als Prüfverteilung
unter die Lupe genommen wird, und Betrachtungen zu den Wahrscheinlichkeiten
für die Fehler 1. und 2. Art angestellt werden.
Dieses Würfelexperiment eignet sich als Workshop für Schüler oder
Studenten, um das Verständnis und die Kritikfähigkeit hinsichtlich der
Aussagekraft statistischen Datenmaterials und statistischer Testergebnisse
zu fördern.
[1] | www.informatik.htw-dresden.de/~paditz/fairdti2.html |
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