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7 Beziehungen: Alphafehler-Kumulierung, Šidák-Korrektur, Šidák-Ungleichung, Bonferroni-Korrektur, Falscherkennungsrate, Statistischer Test, T-Test.
Alphafehler-Kumulierung
Die Alphafehler-Kumulierung, häufig auch α-Fehler-Inflation genannt, bezeichnet in der Statistik die Erhöhung der globalen Alpha-Fehler-Wahrscheinlichkeit (Fehlerwahrscheinlichkeit 1. Art) durch multiples Testen in derselben Stichprobe.
Sehen Multiples Testen und Alphafehler-Kumulierung
Šidák-Korrektur
Die Šidák-Korrektur ist ein Verfahren der mathematischen Statistik bei der Verwendung multipler Tests.
Sehen Multiples Testen und Šidák-Korrektur
Šidák-Ungleichung
Die Šidák-Ungleichung ist eine Ungleichung der Wahrscheinlichkeitstheorie.
Sehen Multiples Testen und Šidák-Ungleichung
Bonferroni-Korrektur
Die Bonferroni-Korrektur ist ein Verfahren der mathematischen Statistik zur Adjustierung der Signifikanzniveaus der Einzeltests bei multiplen Testen, um der Alphafehler-Kumulierung entgegenzuwirken und für die Durchschnittshypothese ein vorgegebenes Signifikanzniveau einzuhalten.
Sehen Multiples Testen und Bonferroni-Korrektur
Falscherkennungsrate
Die Falscherkennungsrate (False Discovery Rate, kurz FDR) findet Anwendung bei der Bewältigung multipler Testprobleme.
Sehen Multiples Testen und Falscherkennungsrate
Statistischer Test
Ein statistischer Test dient in der Testtheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik, dazu, anhand vorliegender Beobachtungen eine begründete Entscheidung über die Gültigkeit oder Ungültigkeit einer Hypothese zu treffen.
Sehen Multiples Testen und Statistischer Test
T-Test
Der t-Test ist ein Begriff aus der mathematischen Statistik, er bezeichnet eine Gruppe von Hypothesentests mit t-verteilter Testprüfgröße.