Aufgabenbeispiele von Tests
Durch Aktualisieren des Browsers (z.B. mit Taste F5) kann man neue Beispielaufgaben sehen
Hypothesen-Test linksseitig
Beispiel:
Zlatan Ibrahimovic behauptet von sich, dass er mit mindestens 70% Wahrscheinlichkeit von der Strafraumgrenze die Querlatte des Tores treffe. Obwohl Ibrahimovic für seine geradezu legendäre Bescheidenheit und Demut bekannt ist, zweifelt ein Mitspieler an dieser Quote. Sie einigen sich auf einen Test mit 57 Versuchen und einem Signifikanzniveau von 5% (was auch immer Ibrahimovic darunter verstehen mag). In welchem Bereich muss die Anzahl der Lattentreffer liegen um den schwedischen Stürmer der Prahlerei zu überführen?
k | P(X≤k) |
---|---|
... | ... |
28 | 0.0008 |
29 | 0.0019 |
30 | 0.0043 |
31 | 0.0092 |
32 | 0.0185 |
33 | 0.0349 |
34 | 0.062 |
35 | 0.1034 |
36 | 0.1626 |
37 | 0.2409 |
... | ... |
Dieser Hypothesentest wird gemacht um die Nullhypothese H0: p ≥ 0.7 zu verwerfen. Der Test soll bestätigen, dass p<0.7 ist, also ist es ein linksseitiger Hypothesentest. Wir suchen somit den Ablehnungsbereich der Nullhypothese H0 auf der linken Seite so, dass die Gesamt-Wahrscheinlichkeit dieses Bereichs gerade noch kleiner als das Signifikanzniveau 5% ist.
Schaut man dazu die kumulierte Binomialverteilung an (TI: y1=binomcdf(57,0.7,X) ), so erkennt man, dass die Trefferzahlen links im Interval zwischen 0 und 33 weniger als 5% der Gesamt-Wahrscheinlichkeit auf sich vereinen. Kommt nun bei einer Stichprobe/Zufallsexperiment eine Trefferzahl in diesem Intervall, wäre das bei Gültigkeit von Nullhypothese H0: p=0.7 so unwahrscheinlich, dass man diese Nullhypothese verwerfen kann und somit p<0.7 als statistisch abgesichert betrachten darf. Dabei bleibt jedoch eine (Rest-) Irrtumswahrscheinlichkeit von 0.0349 =3.49% (dass die Nullhypothese doch stimmt und wir sie irrtümlicherweise verworfen haben)
Ablehnungsbereich von H0: [0;33]
Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [34;57]
Entscheidungsregel: Fällt die Anzahl der Treffer in den Ablehnungsbereich von H0: [0;33], so ist die Nullhypothese zu verwerfen, fällt die Anzahl der Treffer in den Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [34;57], so muss die Nullhypothese beibehalten werden.
(also keine kumulierte Wahrscheinlichkeit wie links in der Tabelle)
Hypothesen-Test rechtseitig
Beispiel:
Durch einen Test soll statistisch belegt werden, dass eine bestimmte Wahrscheinlichkeit p> 0,5 ist. Dazu soll die Nullhypothese H0: p=0,5 mit einer zufälligen Stichprobe (praktisch als Zufallsexperiment) der Größe n=64 verworfen werden. Die maximale Irrtumswahrscheinlichkeit α soll dabei 0,1% betragen.In welchem Bereich muss die Anzahl der Treffer bei der Stichprobe liegen, um das gewünschte Ergebnis zu erhalten? Wie groß ist in diesem Fall die Irrtumswahrscheinlichkeit?
k | P(X≤k) |
---|---|
... | ... |
39 | 0.97 |
40 | 0.9836 |
41 | 0.9916 |
42 | 0.9959 |
43 | 0.9982 |
44 | 0.9992 |
45 | 0.9997 |
46 | 0.9999 |
47 | 1 |
48 | 1 |
... | ... |
Dieser Hypothesentest wird gemacht um die Nullhypothese H0: p ≤ 0.5 zu verwerfen. Der Test soll bestätigen, dass p>0.5 ist, also ist es ein rechtsseitiger Hypothesentest. Wir suchen somit den Ablehnungsbereich der Nullhypothese H0 auf der rechten Seite so, dass die Gesamt-Wahrscheinlichkeit dieses Bereichs gerade noch kleiner als das Signifikanzniveau 0.1% ist.
Das heißt, dass der Nicht-Ablehnungsbereich von H0 (hier blau eingefärbt) auf der linken Seite mindestens 1-0.001= 0.999 Wahrscheinlichkeit auf sich vereinen muss.
Schaut man dazu die kumulierte Binomialverteilung an (TI: y1=binomcdf(64,0.5,X) ), so erkennt man, dass die Trefferzahlen links im Interval zwischen 0 und 44 erstmals mindestens 99.9% der Gesamt-Wahrscheinlichkeit ausmachen.
Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [0;44]
Dies bedeutet für den eigentlich gesuchten Ablehnungsbereich H0 dass dieser erst bei 45 Treffern beginnt.
Ablehnungsbereich von H0: [45;64]
Kommt nun bei einer Stichprobe/Zufallsexperiment eine Trefferzahl in diesem Intervall, wäre das bei Gültigkeit von Nullhypothese H0: p=0.5 so unwahrscheinlich, dass man diese Nullhypothese verwerfen kann und somit p>0.5 als statistisch abgesichert betrachten darf. Dabei bleibt jedoch eine (Rest-) Irrtumswahrscheinlichkeit von 0.0008 =0.08% (dass die Nullhypothese doch stimmt und wir sie irrtümlicherweise verworfen haben)
Entscheidungsregel: Fällt die Anzahl der Treffer in den Ablehnungsbereich von H0: [45;64], so ist die Nullhypothese zu verwerfen, fällt die Anzahl der Treffer in den Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [0;44], so muss die Nullhypothese beibehalten werden.
(also keine kumulierte Wahrscheinlichkeit wie links in der Tabelle)
Hypothesen-Test linksseitig
Beispiel:
Der Prager Gaststättenverband behauptet stolz, dass 95% ihrer Gaststätten das strenge Alkoholverbot für Jugendliche (kein Bier unter 18!) konsequent umsetzen. Das tschechische blaue Kreuz bezweifelt das und glaubt dass es weit weniger konsequent umgesetzt wird. Eine zufällig sich in Prag aufhaltende oberschwäbische Schülergruppe erklärt sich bereit, eine Hypothesen-Test mit einem Signifikanzniveau von alpha=5% durchzuführen. Dabei versuchen 17-jährige SchülerInnen in 52 Kneipen ein Bier zu bestellen. Gib den Bereich an, wie viele Gaststätten dabei eine "ID" (Personalausweis) der Jugendlichen verlangen müssten, damit das blaue Kreuz die Behauptung des Gaststättenverbands verwerfen könnte.
k | P(X≤k) |
---|---|
... | ... |
41 | 0 |
42 | 0.0002 |
43 | 0.001 |
44 | 0.0041 |
45 | 0.0145 |
46 | 0.0445 |
47 | 0.1174 |
48 | 0.2617 |
49 | 0.4854 |
50 | 0.7405 |
... | ... |
Dieser Hypothesentest wird gemacht um die Nullhypothese H0: p ≥ 0.95 zu verwerfen. Der Test soll bestätigen, dass p<0.95 ist, also ist es ein linksseitiger Hypothesentest. Wir suchen somit den Ablehnungsbereich der Nullhypothese H0 auf der linken Seite so, dass die Gesamt-Wahrscheinlichkeit dieses Bereichs gerade noch kleiner als das Signifikanzniveau 5% ist.
Schaut man dazu die kumulierte Binomialverteilung an (TI: y1=binomcdf(52,0.95,X) ), so erkennt man, dass die Trefferzahlen links im Interval zwischen 0 und 46 weniger als 5% der Gesamt-Wahrscheinlichkeit auf sich vereinen. Kommt nun bei einer Stichprobe/Zufallsexperiment eine Trefferzahl in diesem Intervall, wäre das bei Gültigkeit von Nullhypothese H0: p=0.95 so unwahrscheinlich, dass man diese Nullhypothese verwerfen kann und somit p<0.95 als statistisch abgesichert betrachten darf. Dabei bleibt jedoch eine (Rest-) Irrtumswahrscheinlichkeit von 0.0445 =4.45% (dass die Nullhypothese doch stimmt und wir sie irrtümlicherweise verworfen haben)
Ablehnungsbereich von H0: [0;46]
Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [47;52]
Entscheidungsregel: Fällt die Anzahl der Treffer in den Ablehnungsbereich von H0: [0;46], so ist die Nullhypothese zu verwerfen, fällt die Anzahl der Treffer in den Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [47;52], so muss die Nullhypothese beibehalten werden.
(also keine kumulierte Wahrscheinlichkeit wie links in der Tabelle)
Fehler 2. Art
Beispiel:
Eine Pharmafirma behauptet, dass durch eine Verbesserung der Rezeptur die Nebenwirkungen eines Medikament unter p=0,11 gesunken ist. Um dies nachzuweisen, soll ein 63-stufiger Test mit einer maximalen Irrtumswahrscheinlichkeit von 5% durchgeführt werden. a) In welchem Intervall muss hierfür die Anzahl der Nebenwirkungen liegen? b) In Wirklichkeit liegt die Wahrscheinlickeit für Nebenwirkungen bei p=0,07. Wie groß ist nun die Wahrscheinlichkeit, dass bei dem Test trotzdem die Anzahl der Nebenwirkungen nicht in den Ablehnungsbereich gefallen ist und somit - irrtümlicherweise - die falsche Nullhypothese nicht verworfen wurde?
k | P(X≤k) |
---|---|
0 | 0.0006 |
1 | 0.0057 |
2 | 0.025 |
3 | 0.0736 |
4 | 0.1637 |
5 | 0.295 |
6 | 0.452 |
... | ... |
Dieser Hypothesentest wird gemacht um die Nullhypothese H0: p ≥ 0.11 zu verwerfen. Der Test soll bestätigen, dass p<0.11 ist, also ist es ein linksseitiger Hypothesentest. Wir suchen somit den Ablehnungsbereich der Nullhypothese H0 auf der linken Seite so, dass die Gesamt-Wahrscheinlichkeit dieses Bereichs gerade noch kleiner als das Signifikanzniveau 5% ist.
Schaut man dazu die kumulierte Binomialverteilung an (TI: y1=binomcdf(63,0.11,X) ), so erkennt man, dass die Trefferzahlen links im Interval zwischen 0 und 2 weniger als 5% der Gesamt-Wahrscheinlichkeit auf sich vereinen. Kommt nun bei einer Stichprobe/Zufallsexperiment eine Trefferzahl in diesem Intervall, wäre das bei Gültigkeit von Nullhypothese H0: p=0.11 so unwahrscheinlich, dass man diese Nullhypothese verwerfen kann und somit p<0.11 als statistisch abgesichert betrachten darf. Dabei bleibt jedoch eine (Rest-) Irrtumswahrscheinlichkeit von 0.025 =2.5% (dass die Nullhypothese doch stimmt und wir sie irrtümlicherweise verworfen haben)
Ablehnungsbereich von H0: [0;2]
Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [3;63]
Entscheidungsregel: Fällt die Anzahl der Treffer in den Ablehnungsbereich von H0: [0;2], so ist die Nullhypothese zu verwerfen, fällt die Anzahl der Treffer in den Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [3;63], so muss die Nullhypothese beibehalten werden.
(also keine kumulierte Wahrscheinlichkeit wie links in der Tabelle)
In dieser Aufgabe ist ja aber H0:p=0.11 falsch, weil ja in Wirklichkeit p=0.07 ist.
Gesucht ist nun die Wahrscheinlichkeit, dass bei dem Test die Trefferanzahl nicht in den Ablehnungsbereich gefallen ist, sondern in den Bereich von 3 bis 63, so dass H0 (irrtümlicherweise) nicht verworfen wurde.
Diese Wahrscheinlichkeit (mit dem richtigen p=0.07) beträgt nun: =1- ≈ 1-0.1737 ≈ 0.8263
Mit 82.63% Wahrscheinlichkeit landet also das Ergebnis des Test im Nicht-Ablehnungsbereich (im Histogramm oben: blauer Bereich), so dass die falsche Nullhypothese nicht verworfen wird.
Fehler 1. Art beurteilen
Beispiel:
Eine Firma möchte den Preis für ihr umsatzstärkstes Produkt erhöhen. Die Marketingabteilung geht davon aus, dass dadurch 8% der Kunden zu einem Mitbewerberprodukt wechseln und somit der Umsatz so stark zurückgehen würde, dass sich die Preiserhöhung gar nicht lohnt. Die Geschäftsführung ist sich aber nicht ganz sicher, ob diese Zahl verlässlich ist und beschließt, einen Hypothesentest mit 600 Personen durchzuführen, die befragt werden, ob sie bei der Preiserhöhung zu einem anderen Produkt wechseln würden. Dabei möchte sie das Risiko auf 2% begrenzen, dass aufgrund des Tests irrtümlicherweise die Preiserhöhung vollzogen wird und somit ein starker Umsatzeinbruch eintritt.
Entscheide dich, welche der angebotenen Nullhypothesen für diesen Test verwendet werden muss.
Wir betrachten jede der 4 möglichen Nullhypothesen im Detail:
1. Der Anteil der Kunden, die zu einem Mitbewerberprodukt wechseln, beträgt mindestens 2%

Die Nullhypothese H0: " ... mindestens 2%", also p ≥ 0.02 macht keinen Sinn, weil die 2%" ja die maximale Irrtumswahrscheinlichkeit angibt, also wie groß höchstens die Wahrscheinlichkeit ist, dass einen das Ergebnis des Hypothesentests zu einer falschen Annahme führt.
In der Nullhypothese muss es doch aber um die eigentlich angezweifelte Wahrscheinlichkeit p=8% gehen, also wieviel Prozent bei einer Preiserhöhung zu einem Mitbewerberprodukt wechseln.
2. Der Anteil der Kunden, die zu einem Mitbewerberprodukt wechseln, beträgt mindestens 8%

Wenn die Nullhypothese H0: " ... mindestens 8%", also p ≥ 0.08 lautet, soll ja der Test "bestätigen", dass p < 0.08 ist - also ist es ein linksseitiger Hypothesentest.
Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses des Test im linken (orangen) Ablehnungesbreich kleiner als das Signifikanzniveau α = 2% sein muss, falls die Nullhypothese H0: p ≥ 0.08 doch stimmen sollte.
Die Wahrscheinlichkeit, p ≥ 0.08 abzulehnen, obwohl es stimmt, ist somit kleiner als 2%.
In diesem Fall würde das bedeuten, dass die Wahrscheinlichkeit p ≥ 0.08 irrtümlicherweise abzulehnen, damit p < 0.08 anzunehmen (obwohl dies falsch ist), und somit die Preiserhöhung durchzuführen und einen Umsatzeinbruch zu riskieren, auf unter 2% begrenzt werden könnte.
Mit dieser Nullhypothese kann also ein Test die gegebenen Vorgaben erfüllen.
3. Der Anteil der Kunden, die zu einem Mitbewerberprodukt wechseln, beträgt höchstens 2%

Die Nullhypothese H0: " ... höchstens 2%", also p ≤ 0.02 macht keinen Sinn, weil die 2%" ja die maximale Irrtumswahrscheinlichkeit angibt, also wie groß höchstens die Wahrscheinlichkeit ist, dass einen das Ergebnis des Hypothesentests zu einer falschen Annahme führt.
In der Nullhypothese muss es doch aber um die eigentlich angezweifelte Wahrscheinlichkeit p=8% gehen, also wieviel Prozent bei einer Preiserhöhung zu einem Mitbewerberprodukt wechseln.
4. Der Anteil der Kunden, die zu einem Mitbewerberprodukt wechseln, beträgt höchstens 8%

Wenn die Nullhypothese H0: " ... höchstens 8%", also p ≤ 0.08 lautet, soll ja der Test "bestätigen", dass p > 0.08 ist - also ist es ein rechtseitiger Hypothesentest.
Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses des Test im rechten (orangen) Ablehnungesbreich kleiner als das Signifikanzniveau α = 2% sein muss, falls die Nullhypothese H0: p ≤ 0.08 doch stimmen sollte.
Die Wahrscheinlichkeit, p ≤ 0.08 abzulehnen, obwohl es stimmt, ist somit kleiner als 2%
In diesem Fall würde das bedeuten, dass die Wahrscheinlichkeit p ≤ 0.08 irrtümlicherweise abzulehnen, damit p > 0.08 anzunehmen (obwohl dies falsch ist), und somit auf die Preiserhöhung zu verzichten (obwohl diese sinnvoll wäre), auf unter 2% begrenzt werden könnte.
Mit dieser Nullhypothese würde man also ein anderes Risiko absichern, als das im Aufgabentext geforderte.
zweiseitiger Test
Beispiel:
Ein Roulettetisch scheint ungleichmäßig zu laufen. Ein Spieler bezweifelt deswegen, dass die vorgegebene Wahrscheinlichkeit der grünen Null von p= wirklich stimmt. Diese Vermutung soll durch einen zweiseitigen Test mit 240 Drehungen des Roulettes untermauert werden. Die maximale Irrtumswahrscheinlichkeit α soll dabei 5% betragen.
In welchen Bereichen muss die Häufigkeit der grünen Null bei der Stichprobe liegen, um die Nullhypothese p= statistisch untermauert ablehnen zu können? Wie groß ist in diesem Fall die Irrtumswahrscheinlichkeit?
k | P(X≤k) |
---|---|
0 | 0.0014 |
1 | 0.0107 |
2 | 0.0415 |
3 | 0.1095 |
4 | 0.2214 |
... | ... |
Dieser Hypothesentest wird gemacht um die Nullhypothese H0: p = zu verwerfen. Der Test soll bestätigen, dass p< oder p> ist, es ist ein zweiseitiger Hypothesentest.
Wir suchen somit den Ablehnungsbereich der Nullhypothese H0 auf der linken und auf der rechten Seite so, dass die Gesamt-Wahrscheinlichkeit dieser beiden Bereiche gerade noch kleiner als das Signifikanzniveau 5% ist.
Dazu teilen wir das Signifikanzniveau 5% gerecht auf 2.5% auf der linken und 2.5% auf der rechten Seite.
Linke Seite:
Schaut man dazu die kumulierte Binomialverteilung an (TI: binomcdf mit n=240 und p=), so erkennt man, dass die Trefferzahlen links im Interval zwischen 0 und 1 gerade noch weniger als 2.5% der Gesamt-Wahrscheinlichkeit auf sich vereinen. Damit haben wir den linken Teil des Ablehnungsbereichs
k | P(X≤k) |
---|---|
... | ... |
10 | 0.9366 |
11 | 0.9686 |
12 | 0.9855 |
13 | 0.9938 |
14 | 0.9975 |
... | ... |
Rechte Seite:
Auch am rechten Rand darf der Ablehnungsbereich höchstens 2.5% Gesamtwahrscheinlikeit auf sich vereinen, das bedeutet, dass der gesamte Bereich links vom rechten Ablehnungsbereich mindestens 1 - 0.025 = 0.975 als Wahrscheinlichkeit haben muss.
In der Tabelle links erkennt man, dass bei k=12 erstmals ≥ 0.975 ist (links in der Tabelle in blau dargestellt). Das bedeutet, dass das Intervall von 13 bis 240 das größte ist, das am rechten Rand eine Gesamtwahrscheinlichkeit von unter 2.5% hat.
Der Ablehnungsbereich auf der rechten Seite ist somit von 13 bis 240.
Kommt nun bei einer Stichprobe/Zufallsexperiment eine Trefferzahl in eines dieser beiden Intervalle, so wäre das bei Gültigkeit der Nullhypothese H0: p= so unwahrscheinlich, dass man diese Nullhypothese verwerfen kann und somit p≠ als statistisch abgesichert betrachten darf.
Dabei bleibt jedoch eine (Rest-) Irrtumswahrscheinlichkeit von
=
0.0107 auf der linken Seite und
= 1-0.9855
= 0.0145 auf der rechten Seite.
Insgesamt ist somit die Irrtumswahrscheinlichkeit
PIrr = 0.0107 + 0.0145 = 0.0252
=2.52% (dass die Nullhypothese doch stimmt und wir sie irrtümlicherweise verworfen haben)
Ablehnungsbereich von H0: [0;1] und [13;240]
Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [2;12]
Entscheidungsregel: Fällt die Anzahl der Treffer in einen der Ablehnungsbereiche von H0: [0;1] oder [13;240], so ist die Nullhypothese zu verwerfen, fällt die Anzahl der Treffer in den Nicht-Ablehnungsbereich von H0: [2;12], so muss die Nullhypothese beibehalten werden.
(also keine kumulierte Wahrscheinlichkeit wie links in der Tabelle)