Titlebook: Verteilungsfreie Methoden in der Biostatistik; Jürgen Bortz,Gustav Adolf Lienert,Klaus Boehnke Textbook 19901st edition Springer-Verlag Be

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,Analyse von Meßwerten,erprüfung nutzen und kommen die dazu eigentlich indizierten parametrischen Verfahren nicht in Betracht, weil — insbesondere bei kleineren Stichproben — die untersuchten Merkmale nicht normalverteilt sind, stehen dem Anwender eine Reihe von Testverfahren zur Verfügung, die Gegenstand des vorliegenden

方便

,Zusammenhangsmaße und Regression,erkmalsträger zusammenhängen (korrelieren) und ob dieser Zusammenhang (die Korrelation) statistisch signifikant ist. Der Begriff des Zusammenhanges bzw. der Korrelation wird hier sehr allgemein verwendet. Er umfaßt im engeren Sinne die Korrelation zweier kardinalskalierter Merkmale (.), die Korrelat

Rotator-Cuff

,Urteilerübereinstimmung, einer zufälligen Auswahl von Untersuchungseinheiten erhoben wurden, ein Zusammenhang besteht. Für ordinalskalierte Merkmale haben wir zur Beantwortung dieser Frage Spearmans ϱ und Kendalls τ kennengelernt.

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Verteilungsfreie Sequenzanalyse,n, das während des Krieges geheimgehalten und 1945 bzw. ausführlicher 1947 von ihrem Sprecher Wald veröffentlicht wurde. Das Verfahren diente zunächst der fortlaufenden Qualitätskontrolle in der kriegsindustriellen Produktion, fand jedoch bald danach Eingang in die unterschiedlichsten Anwendungsfeld

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Abfolgen und Zeitreihen,ge, ob die Beobachtungen zufällig aufeinander folgen (H.) oder nicht (H.). Verfährt man bei der sukzessiven Erhebung der Beobachtungen so, daß neben der Ausprägung des untersuchten Merkmals auch der Zeitpunkt der Erhebung mit registriert wird, erhält man eine zeitliche Abfolge oder eine . von Beobac

Latency

,Zusammenhangsmaße und Regression,kardinale Messungen werden dabei nur kurz erwähnt, da diese üblicher Gegenstand der parametrischen Statistik sind. (Eine vergleichende Übersicht der wichtigsten Zusammenhangsmaße findet man bei Kubinger, 1989.)

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,Analyse von Meßwerten,ihrer Hilfe können sowohl unabhängige (7.1) als auch abhängige Stichproben (7.2) von Meßwerten verglichen werden. Dieses Prinzip wird auch verwendet, wenn es um den Vergleich einer empirischen Verteilung mit einer theoretisch erwarteten Verteilung geht (7.3). Ein allgemeiner Algorithmus zur Konstruk

Morbid

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