Chi-squared Test

Chi-Quadrat-Test

Der Chi-Quadrat-Test ist ein statistischer Test, der die Unabhängigkeit zweier Zufallsvariablen prüft. Das Prinzip: Man vergleicht die reale Häufigkeit von Überschneidungen der Ausprägungen der beiden qualitativen Variablen mit der theoretischen Häufigkeit, die man im Falle von Unabhängigkeit erhalten würde. Zu diesem Zweck wird eine Messzahl konstruiert, die die Abweichung zwischen den realen und den theoretischen Häufigkeiten misst.

Chi-Quadrat-Tests beruhen auf statistischen Methoden, die frequentistische Signifikanztests nutzen. Diese Testverfahren werden schon lange in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Der frequentistische Ansatz eine strikte Methodologie, also einen festen Rahmen, in dem die Stichprobengröße genau bestimmt werden muss. Wenn die relevante Größe nicht erreicht wird, kann keine gültige Schlussfolgerung gezogen werden. In der Agrarwissenschaft ist das z.B. kein Nachteil, da die Ergebnisse erst am Ende des Wachstumszyklus ausgewertet werden. Im Online-Bereich hingegen, wo Informationen in Echtzeit selbstverständlich sind, werden nur wenige Anwender eines Analyseverfahrens diese Einschränkung akzeptieren. Zudem ist die Versuchung groß, Ergebnisse dem gewünschten Ziel entsprechend zu interpretieren, sobald auch nur ansatzweise ein Erfolg zu erkennen ist. Dieses „Data Peeking“ kann zu falschen Rückschlüssen beim A/B Testing führen, da bei frequentistischen Tests nur ein Durchführungszyklus vorgesehen ist, nicht mehrere. Um mehr zu statistischen Methoden von A/B Tests zu erfahren, klicken Sie hier.

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