Wie führe ich einen multinomialen Anpassungstest mit XLSTAT durch?

Datensatz für Multinomieller Anpassungstest XLS28.5 KB

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  • Pro Statistische Kernsoftware

  • Voraussetzungen

    • Windows:
      • Versionen: 9x/Me/NT/2000/XP/Vista/Win 7
      • Excel: 97 oder höher
      • Prozessor: 32 oder 64 bit
      • Festplattenspeicher: 150 MB
    • Mac OS X:
      • OS: OS X
      • Excel: X, 2004 und 2011
      • Festplattenspeicher: 150 MB

Vorteile von XLSTAT

  • Praktisch und einfache Benutzung
    Praktisch und einfache Benutzung XLSTAT ist perfekt in Microsoft Excel integriert, das das am meisten benutzte Tabellenkalkulationsprogramm ist. Dank dieser Integration und der gleichen Philosophie wie Excel, ist die Benutzung von XLSTAT leicht. Die Software ist in einem speziellen Reiter verfügbar, der das Menu der XLSTAT-Module enthält. Die verfügbaren Analysen sind in Gruppen ähnlicher Funktion zusammengefasst. Die Dialogfenster sind einfach und Ihre Einstellungen verständlich.
  • Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse
    Einfaches Mitteilen der Daten und Ergebnisse Einer der größten Vorteile von XLSTAT ist die Tatsache, das die Daten und Ergebnisse ohne Einschränkung kommuniziert werden können. Denn die Daten und Ergebnisse werden in Microsoft Excel gespeichert und sind daher allen zugänglich. Eine XLSTAT Lizenz oder ein Programm zur Ansicht ist nicht erforderlich, um die Daten und Ergebnisse zu empfangen und anzusehen. Darüber hinaus sind die Ergebnisse leicht in andere Programme von Microsoft Office, wie PowerPoint kopierbar, was Ihnen das Erstellen von Präsentationen mit ausgezeichneten Diagrammen in wenigen Minuten erlaubt.
  • Modular
    Modular XLSTAT ist ein modulares Produkt um XLSTAT-Pro herum, das die Basissoftware von XLSTAT darstellt. XLSTAT-Pro schließt bereits alle verbreiteten statistischen Funktionen und multivariaten Datenanalysen ein. Die fortgeschrittenen Funktionen sind ebenfalls in zusätzlichen Modulen verfügbar, die speziellen Anforderungen gerecht werden. So können Sie Ihre Software an Ihre eigenen Anforderungen anpassen, was sie attraktiver werden lässt.
  • Didaktisch
    Didaktisch Die XLSTAT Ergebnisse sind nach Analysen aufgebaut und einfach durchzublättern. Darüber hinaus sind den Ergebnissen nützliche Informationen hinzugefügt, um die Interpretation zu erleichtern.
  • Preiswert
    Preiswert XLSTAT ist eine modulare, komplette Statistik- und Datenanalysesoftware, die sich an alle Ihre analytischen Anforderungen Ihrer Organisation anpasst. Der Preis ist sehr gering, was Ihnen eine quasi sofortige Amortisierung erlaubt. Alle XLSTAT Lizenzen schließen ein Support und eine Unterstützung hervorragender Qualität ein.
  • Zugänglich
    Zugänglich Wir setzen uns ein, XLSTAT so vielen Personen wie möglich durch eine Benutzerschnittstelle in vielen Sprachen darunter Deutsch, englisch, französisch, spanisch, italienisch, portugiesisch, polnisch, chinesisch und japanisch zugänglich zu machen.
  • Automatisierbar und personalisierbar
    Automatisierbar und personalisierbar Die Mehrzahl der in XLSTAT verfügbaren Funktionen können direkt aus Visual Basic for Applications von Microsoft Excel heraus aufgerufen werden. Sie können in Ihre Routinen integriert werden, um Ihren Anforderungen einer speziellen Anwendung gerecht zu werden. Das Hinzufügen von Ergebnistabellen, Diagrammen, oder das Verändern bereits existierender ist vereinfacht. Darüber hinaus schließt XLSTAT die Werkzeuge zur Erzeugen des VBA Kodes für die Dialogfenster ein, so dass Sie Ihre Analysen vom VBA Editor heraus einfach reproduzieren können, indem Sie die Einstellungen automatisch laden. Diese Automatisierung der Analysen wird Ihnen viel Zeit einsparen.

XLSTAT umfasst einen multidimensionalen Anpassungstest um zu überprüfen, ob die Verteilung einer Stichprobe einer qualitativen Variable (oder einer quantitativen diskretisierten Variable) mit den Erwartungen übereinstimmt. Man spricht in diesem Zusammenhang von einem multidimensionalen Anpassungstest, da er auf einem multidimensionalen Gesetz basiert.

Sind die theoretischen Häufigkeiten der Modalitäten einer qualitativen Variablen bekannt, so kann mittels der beobachteten Daten die folgende Nullhypothese getestet werden: Die Verteilung ist nicht verschieden von der Erwartung.

Es wird ein einfaches Beispiel basierend auf der Verteilung der Natur des Arbeitsverhältnisses in Frankreich benutzt. Das Arbeitsverhältnis kann in 8 verschiedene Kategorien eingeteilt werden (Landwirte / Selbständige / Handwerker, leitende Angestellte und Akademiker / Arbeiter im Dienstleistungsgewerbe / Angestellte / Arbeiter / Erwerblose mit vorhergehender Anstellung / andere Erwerblose). Man möchte die aus einer Umfrage von 560 Personen erhaltenen Häufigkeiten mit den Statistiken auf Landesniveau vergleichen. Eine Excel-Mappe mit den Daten und den Ergebnissen, die in diesem Tutorial behandelt werden, kann hier heruntergeladen werden.

Nach dem Öffnen von XLSTAT, wählen Sie das Tool „XLSTAT/Parametrische Tests/Multinomialer Anpassungstest“ oder klicken Sie auf den entsprechenden Button im Ribbon im Menu „Parametrische Tests“ (siehe unten).

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Nach dem Klicken des Buttons erscheint das entsprechende Dialogfenster. Wählen Sie die Daten im Excelblatt aus: Wählen Sie die Spalten der Daten, die den beobachteten Häufigkeiten der Umfrage entsprechen, im Feld „Häufigkeiten“ aus, wählen sie dann die Verhältnisse der französischen Bevölkerung im Feld „erwartete Verhältnisse“ aus. Da die Variablennamen in der ersten Zeile der Auswahl enthalten sind, lassen Sie die Option „Spaltenbeschriftung“ aktiviert. Aktivieren Sie den "Chi-Quadrattest" und die “Monte Carlo Methode”. Für weitere Einzelheiten über die statistischen Methoden sehen Sie bitte in der Hilfe von XLSTAT nach.

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Die Berechnungen beginnen, sobald der "OK" Button geklickt wurde. Die Ergebnisse werden angezeigt. Die erste Tabelle zeigt die Chi² Statistik, den kritischen Wert des Chi², den Freiheitsgrad und den zugehörigen p-value an. Der p-value sagt aus, dass die Wahrscheinlichkeit des Zurückweisens der Nullhypothese obwohl sie zutrifft kleiner als 0.0001 ist. In diesem Fall kann man also mit großer Sicherheit die Nullhypothese zurückweisen, dass kein Unterschied zwischen den beobachteten und den theoretischen Häufigkeiten besteht. Man kann schießen, dass die vorliegende Stichprobe nicht mit den Verhältnissen der Gesamtbevölkerung übereinstimmen, ein Methode wie beispielsweise Raking kann angewendet werden, um die Stichprobe näher an die Bevölkerung anzunähern.

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Die nächste Tabelle zeigt die Ergebnisse der Monte Carlo Methode. Man stellt fest, dass diese Methode zu den gleichen Folgerungen wie die exakte Methode gelangt.

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Es wurde in diesem Tutorial gezeigt, dass man leicht die erwarteten und beobachteten Häufigkeiten der Modalitäten einer qualitativen Variablen mittels XLSTAT vergleichen kann.