Inhaltsverzeichnis
- Hypothesentest - Alle wichtigen Infos und Beispiel
- Hypothese aufstellen
- Hypothesentest am Beispiel einfach erklärt
- Einseitiger Hypothesentest
- Zweiseitiger Hypothesentest
- Linksseitiger Hypothesentest
- Rechtsseitiger Hypothesentest
- Die Entscheidungsregel: Annahme- und Ablehnungsbereich
- Signifikanzniveau
- Fazit
Eine Hypothese wird im Rahmen einer akademischen oder Forschungsarbeit oft dann aufgestellt, wenn die formulierte Annahme mit empirischen Daten be- oder widerlegt werden soll. Formuliert wird eine neue Annahme oder Alternativhypothese, die dem akzeptierten Standard zuwiderläuft, oft in Form einer Aussage als Wenn-Dann-Satz formuliert, nicht als Frage.
Die gegenteilige Annahme, mit der die neue Annahme verglichen wird, ist die sogenannte Nullhypothese. Um deine Annahme zu belegen und die Gegenhypothese zu entkräften, wertest du empirisch die Angaben einer Stichprobe aus einer betrachteten Grundgesamtheit aus. Wenn du nur zwei Gruppen miteinander vergleichen willst, kannst du einen t-Test nutzen. Ist dir noch nicht klar, wie das Ergebnis des Tests genau ausfallen wird, ist auch eine Binominalverteilung denkbar.
Die gegenteilige Annahme, mit der die neue Annahme verglichen wird, ist die sogenannte Nullhypothese. Um deine Annahme zu belegen und die Gegenhypothese zu entkräften, wertest du empirisch die Angaben einer Stichprobe aus einer betrachteten Grundgesamtheit aus. Wenn du nur zwei Gruppen miteinander vergleichen willst, kannst du einen t-Test nutzen. Ist dir noch nicht klar, wie das Ergebnis des Tests genau ausfallen wird, ist auch eine Binominalverteilung denkbar.
Hypothese aufstellen
Wenn es um Hypothesen geht, unterscheidet man generell zwei verschiedene Arten.
- Die ungerichtete Hypothese soll Zusammenhänge oder Kausalitäten aufzeigen, aber ohne besondere Wertung.
- Bei der gerichteten Hypothese wird eine „Richtung“ einbezogen, oft in Form einer positiven oder negativen Konnotation. Das macht sie aussagekräftiger.
Hypothesentest am Beispiel einfach erklärt
Um dir die Abläufe eines Hypothesentests zu verdeutlichen, kannst du annehmen, eine Hypothese zu formulieren:
Die Farbwahl der Gestaltung von Supermärkten beeinflusst das Kaufverhalten der Kunden (in positiver Weise)“.
Das wäre deine Alternativhypothese H1. Eine Nullhypothese H0 geht davon aus, dass das Farbschema der Räumlichkeiten keinen Einfluss auf das Kaufverhalten hat.
Die Hypothese H1 willst du nun anhand der Befragung einer Stichprobe aus der Gesamtmenge der Kunden eines ausgewählten Supermarktes oder einer Kette belegen. Dabei kannst du auf unterschiedliche Weise vorgehen, um festzustellen, ob die Farbwahl eine a) positive, b) negative oder c) keine Auswirkung hat – anders gesagt, ob die Umsätze messbar höher, niedriger oder gleich ausfallen.
Einseitiger Hypothesentest
Um zu verstehen, warum ein Hypothesentest ein- oder zweiseitig sein kann, stell dir einfach den Annahmebereich als geschlossenen Block vor – die Ablehnung kann einseitig davon links oder rechts auftreten. Dann handelt es sich um einen rechts- oder linksseitigen Hypothesentest. Sie kann jedoch auch zu beiden Seiten des Annahmebereichs auftreten. Um bei dem genannten Beispielsatz zu bleiben: Mit dem einseitigen Test kannst du überprüfen, ob die Farbwahl eine positive oder negative Auswirkung auf die Kauflust hat. Willst du beides zugleich prüfen, braucht es einen beidseitigen Hypothesentest.
Zweiseitiger Hypothesentest
Der zwei- oder beidseitige Hypothesentest findet Ablehnungsbereiche zu beiden Seiten des Annahmebereichs. Er wird vor allem dann durchgeführt, wenn man hinlänglich sicher ist, die Nullhypothese, den Standard, widerlegt zu haben, aber noch keine endgültigen Aufschlüsse gewonnen hat, in welcher Richtung die Abweichung auftritt.
Linksseitiger Hypothesentest
Mit einem linksseitigen Testarrangement kannst du überprüfen, ob das Kaufverhalten sich nach einer Neugestaltung mit einem anderen Farbschema in deinem Supermarkt zum Negativen entwickelt hat, basierend auf einer durch Umfrage ermittelten prozentual geringeren Besuchsquote je Woche oder Monat, aber auch möglicher Umsätze. Wenn ein solcher linksseitiger Test vorgenommen wird, kannst du das in der Regel auf den ersten Blick an Formulierungen wie „x ist kleiner/geringer als y“ erkennen, um das Ergebnis oder die Testentscheidung in Worte gefasst werden.
Rechtsseitiger Hypothesentest
Umgekehrt kannst du auch testen, ob die farbliche Umgestaltung messbar positive Auswirkungen hat. In diesem Fall spricht man von einem rechtsseitigen Hypothesentest und würde von Resultaten reden, die „besser/größer/mehr als“, verglichen mit der Nullhypothese ausfallen. Wie der linksseitige Hypothesentest gehört auch dieses Verfahren zu den einseitigen Testabläufen.
Die Entscheidungsregel: Annahme- und Ablehnungsbereich
Worum handelt es sich aber nun bei dem Annahme- und Ablehnungsbereich einer Hypothese? Der Annahmebereich ist das zahlenmäßige Ergebnis irgendwo zwischen Null und einer beliebigen Zahl n deiner Wahl, für die sich deine Hypothese bewahrheitet. Alle Werte, die nicht innerhalb dieses Annahmebereichs liegen, gehören zum Ablehnungsbereich. Wo beide ineinander übergehen, liegt ein – mehr oder minder scharf definierter – Grenzwert, der kritische Wert vor. Wenn du einen Hypothesentest durchführst, musst du also für eine der beiden Hypothesen schon im Vorfeld den Bereich der Annahme und der Ablehnung definieren, um die spätere Entscheidung zu ermöglichen.
Signifikanzniveau
Der Hypothesentest ist ein Verfahren aus der Statistik. Nach der Formulierung deiner Aussage musst du eine Datenerhebung, Auswertung und Berechnung durchführen. Natürlich kannst du für die Hypothese zum Einfluss der Farbgestaltung auf das Käuferverhalten nicht die Gesamtheit der Kunden einer großen Supermarktkette befragen, um deine Behauptung zu bekräftigen. Wenn du aber nur eine ausgewählte Gruppe statistisch berücksichtigen kannst, gibt es eine gewisse Irrtumswahrscheinlichkeit – anders gesagt, du kannst durchaus recht haben, rein zufällig aber genau die Personen befragen, die deine Nullhypothese bekräftigen.
Daher wird beim Hypothesentest auch ein Signifikanzniveau festgelegt, denn nur so kannst du die Daten einer begrenzten Anzahl von Befragten als signifikant, also geltend für die Gesamtheit, behandeln. Das Niveau der Signifikanz berücksichtigt einen Wahrscheinlichkeitswert für Fehler. Oft wird von einem Signifikanzniveau von 0,05 ausgegangen – dieser Wert entspricht einer Wahrscheinlichkeit von 5% für mögliche Fehler.
Fazit
Ein Hypothesentest ist ein wichtiges Hilfsmittel aus der Statistik. Die Durchführung der Aufgabe beinhaltet normalerweise das Aufstellen einer Aussage, die anhand von empirisch erhobenen Daten, aber auch der Auswertung literarischer Quellen, als korrekt bewertet werden kann. Wie die Teststatistik ausgewertet wird, hängt von der Art des Hypothesentests ab. Diese wiederum ist abhängig von der Art der Hypothese, der Auswahl der Grundgesamtheit und der für die Stichprobe verfügbaren Quellen oder Kandidaten. Die Aufstellung einer Hypothese und ihre schlüssige Belegung oder Widerlegung hat möglicherweise großen Einfluss auf die Gesamtnote. Solltest du es schwierig finden, eine Hypothese aufzustellen oder Probleme damit haben, die Gleichungen für die Testabläufe zu berechnen, kann dir ein akademisch geschulter Profi helfen. Akademische Lektoren und Ghostwriter unserer Agentur unterstützen dich bei allen Phasen deiner Facharbeit und sorgen dafür, dass du das bestmögliche Ergebnis erzielst!