Statistische Verfahren werden im Rahmen empirischer Fragestellungen verwendet. In diesen Verfahren werden Daten erhoben, dargestellt und analysiert, um schlussendlich Entscheidungen auf Basis der erhaltenen Daten fällen zu können. Hierbei spielen auch ihre Berechnungen eine wichtige Rolle. Das primäre Ziel bleibt jedoch, die Zahlen der Rechnungen zu nutzen, um Entscheidungen zu treffen, die durch diese nachvollziehbar werden. Alle getroffenen Entscheidungen basieren auf zuvor gewonnenen Daten. Würden wir diese Daten mittels eines einfachen Papiers, Stifts und Taschenrechners versuchen zu berechnen, würden wir wenig erfolgreich sein. Berechnungen der Statistik sind sehr umfangreich und Fehler lassen sich folglich nicht ausschließen. Um Fehler zu umgehen und zeitsparend zu arbeiten sowie die große Menge an Informationen zu verarbeiten, gibt es eine Vielfalt an Analysetools. Die Vielfalt dieser Tools und statistischen Methoden spiegeln dabei die Breite der praktischen Fragestellungen aus den Bereichen der Wirtschaftswissenschaft, Sozialwissenschaft, Medizin, Naturwissenschaften oder auch aus den Ingenieurwissenschaften wider. Ein Beispiel dafür, ist das Softwaretool R, welches als Unterstützung bei der Rechenarbeit agiert.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Gang der Arbeit
2. Theoretische Grundlagen der Statistik
2.1 Begriffsbestimmung „Statistik“
2.2 Einführung R(Studio)
2.3 Stichproben und Grundgesamtheit
2.4 Wahrscheinlichkeiten
2.5 Interenzstatistik: Das Testen von Hypothesen
3. Einführung des Praxisbeispiels – Überprüfung von Fehlfarben bei Lippenstiften anhand eines parametrischen Einstichproben-t-Test
3.1 Datenszenario und Forschungsfrage
3.2 Deskriptive Analyse des Datensatzes
3.3 Numerische und grafische Auswertung
3.4 Parametrische Testverfahren
3.4.1 Hypothesen H0, HA und Signifikanzniveau α
3.4.2 Simulationen Stichprobenverteilung
3.5 Testdurchführung, Testentscheidung
4. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit verfolgt das Ziel, anhand eines fiktiven Praxisszenarios bei einem Kosmetikhersteller zu untersuchen, ob die vereinbarte Qualitätszusage für Lippenstifte mittels eines parametrischen Einstichprobentests statistisch haltbar ist oder aufgrund erhöhter Ausschussquoten als verletzt betrachtet werden muss.
- Grundlagen statistischer Methoden und Datenerhebung
- Einführung in die Statistik-Software RStudio
- Durchführung von Resampling und Bootstrapping
- Hypothesenbildung und Signifikanzprüfung
Auszug aus der Seminararbeit
1.1 Problemstellung
Statistische Verfahren werden im Rahmen empirischer Fragestellungen verwendet. In diesen Verfahren werden Daten erhoben, dargestellt und analysiert, um schlussendlich Entscheidungen auf Basis der erhaltenen Daten fällen zu können. Hierbei spielen auch ihre Berechnungen eine wichtige Rolle. Das primäre Ziel bleibt jedoch, die Zahlen der Rechnungen zu nutzen, um Entscheidungen zu treffen, die durch diese nachvollziehbar werden. Alle getroffenen Entscheidungen basieren auf zuvor gewonnenen Daten.
Würden wir diese Daten mittels eines einfachen Papiers, Stifts und Taschenrechners versuchen zu berechnen, würden wir wenig erfolgreich sein. Berechnungen der Statistik sind sehr umfangreich und Fehler lassen sich folglich nicht ausschließen. Um Fehler zu umgehen und zeitsparend zu Arbeiten sowie die große Menge an Informationen zu verarbeiten, gibt es eine Vielfalt an Analysetools. Die Vielfalt dieser Tools und statistischen Methoden spiegeln dabei die Breite der praktischen Fragestellungen aus den Bereichen der Wirtschaftswissenschaft, Sozialwissenschaft, Medizin, Naturwissenschaften oder auch aus den Ingenieurwissenschaften wider. Ein Beispiel dafür, ist das Softwaretool R, welches als Unterstützung bei der Rechenarbeit agiert.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung definiert das Forschungsinteresse der Arbeit und skizziert den methodischen Aufbau zur Überprüfung der Lippenstift-Qualitätskriterien.
2. Theoretische Grundlagen der Statistik: Dieses Kapitel erläutert die statistischen Begrifflichkeiten, die Bedeutung von Stichproben und Grundgesamtheiten sowie die Grundlagen des Hypothesentestens.
3. Einführung des Praxisbeispiels – Überprüfung von Fehlfarben bei Lippenstiften anhand eines parametrischen Einstichproben-t-Test: Hier wird das konkrete Analyseszenario entwickelt, Datensätze aufbereitet und mittels Simulationen sowie parametrischen Tests auf Signifikanz geprüft.
4. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse der verschiedenen Testverfahren zusammen und bewertet die Hypothese auf Basis des Signifikanzniveaus.
Schlüsselwörter
Statistik, RStudio, Stichprobe, Grundgesamtheit, Hypothesentest, Einstichproben-t-Test, Signifikanzniveau, Bootstrapping, Fehlfarben, Lippenstifte, Datenanalyse, Resampling, Nullhypothese, Alternativhypothese, Qualitätssicherung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung statistischer Methoden zur Überprüfung einer Qualitätsvorgabe bei der Lippenstiftproduktion mittels RStudio.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder umfassen beschreibende Statistik, Inferenzstatistik, Hypothesentests sowie die praktische Datenanalyse mit R.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Ziel ist es zu klären, ob der statistisch beobachtete Ausschuss von 13% bei den Lippenstiften im Widerspruch zur vereinbarten Qualitätsgrenze von maximal 10% steht.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird ein parametrischer Einstichprobentest angewendet, ergänzt durch Simulationen (Bootstrapping) zur Analyse der Stichprobenverteilung.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil werden sowohl theoretische Grundlagen der Statistik als auch die konkrete numerische und grafische Auswertung des "kosmetik.csv"-Datensatzes beschrieben.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird maßgeblich durch Begriffe wie Statistik, Hypothesentest, Bootstrapping und Qualitätssicherung charakterisiert.
Warum wurde Lippenstift als Beispiel gewählt?
Es dient als praxisnahes Szenario, um die statistische Signifikanz von Fehlfarben in einem OEM-Produktionsprozess zu bewerten.
Welche Rolle spielt RStudio?
RStudio fungiert als befehlsbasierte Plattform zur Durchführung und Visualisierung der statistischen Berechnungen.
Wird die Nullhypothese am Ende abgelehnt?
Nein, aufgrund der errechneten p-Werte und des Signifikanzniveaus kann die Nullhypothese nicht abgelehnt werden.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2021, Überprüfung von Fehlfarben bei Lippenstiften anhand eines parametrischen Einstichproben-t-Test, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1302819
