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Fisher-Exakt-Test vs. Chi-Quadrat-Test - Was ist der Unterschied?

Einleitung

Sowohl der Fisher-Exakt-Test als auch der Chi-Quadrat-Test sind statistische Tests, die zur Analyse kategorialer Daten verwendet werden, um zu bestimmen, ob eine signifikante Assoziation zwischen zwei kategorialen Variablen besteht. Obwohl sie ähnliche Zwecke erfüllen, gibt es Unterschiede in ihrer Anwendung, Annahmen und Interpretationen. Dieser Artikel vergleicht den Fisher-Exakt-Test und den Chi-Quadrat-Test, um ihre Ähnlichkeiten und Unterschiede hervorzuheben.

Fisher-Exakt-Test

• Anwendung: Geeignet für kleine Stichprobengrößen und 2x2 Kontingenztabellen.
• Annahmen: Keine Annahmen über die Stichprobengröße oder erwartete Zellhäufigkeiten.
• Interpretation: Liefert einen exakten p-Wert, was ihn für kleine Stichprobengrößen zuverlässiger macht.
• Einschränkung: Weniger praktikabel für größere Stichprobengrößen und Tabellen, die größer als 2x2 sind, aufgrund von Rechenkomplexität.

Chi-Quadrat-Test

• Anwendung: Häufig verwendet für größere Stichprobengrößen und Kontingenztabellen jeder Größe.
• Annahmen: Nimmt an, dass die Stichprobengröße ausreichend groß ist und dass erwartete Zellhäufigkeiten nicht zu klein sind.
• Interpretation: Liefert einen ungefähren p-Wert basierend auf der Chi-Quadrat-Verteilung.
• Vorteil: Praktikabler für größere Datensätze und kann Tabellen jeder Größe verarbeiten.

Fazit

Der Fisher-Exakt-Test und der Chi-Quadrat-Test sind beide wertvolle Werkzeuge zur Analyse kategorialer Daten und zur Bewertung von Assoziationen zwischen Variablen. Der Fisher-Exakt-Test ist besonders nützlich für kleine Stichprobengrößen und 2x2 Tabellen, während der Chi-Quadrat-Test praktikabler für größere Datensätze ist und Tabellen jeder Größe verarbeiten kann. Die Auswahl des geeigneten Tests hängt von der Art der Daten und der spezifischen Forschungsfrage ab.