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Titelaufnahme

Titel
Entwicklung und Überprüfung eines erweiterten Signifikanztestverfahrens unter Einbeziehung der Teildatenanalyse zur Reduktion von Fehlinterpretationen im Analyseergebnis / von Martin Eberharter
VerfasserEberharter, Martin Johann
Begutachter / BegutachterinMarinell, Gerhard ; Ulmer, Hanno
Betreuer / BetreuerinMarinell, Gerhard
Erschienen2015
Umfang312 Bl. : graph. Darst.
HochschulschriftInnsbruck, Univ., Diss., 2015
Datum der AbgabeOktober 2015
SpracheDeutsch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Signifikanz / statistischer Test / Signifikanztest / klassischer Signifikanztest / erweiterter Signifikanztest / erweiterter Signifikanztestverfahren / Teildatenanalyse / partielle Datenanalyse von Teilproben / Varianzanalyse / Rangvarianzanalyse / Fehlinterpretation / Flugrettung / Flugrettungsmarkt Tirol / Marktmachtkonzentration / Konzentrationsmaß / Marktanteile / Unteilbarkeit / Bestreitbarkeit / Notarzthubschrauber / Notarzthubschrauber-Disposition / empirische Studie / Stichprobe / Zufallsstichprobe
Schlagwörter (EN)Significance / statistical test / significance testing / common significance test / extended significance test / extended significance testing procedure / subset analysis / partial sample analysis / analysis of variance / Kruskall-Wallis analysis of variance / misinterpretation / air rescue / Tyrolean air rescue market / concentration of market power / degree of concentration / market shares / inseparability / deniability / rescue helicopter / disposition of rescue helicopter / empirical study / sample / random sample
Schlagwörter (GND)Statistischer Test / Signifikanztest / Varianzanalyse / Luftrettung / Marktmacht / Konzentrationsmaß
URNurn:nbn:at:at-ubi:1-3638 Persistent Identifier (URN)
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Entwicklung und Überprüfung eines erweiterten Signifikanztestverfahrens unter Einbeziehung der Teildatenanalyse zur Reduktion von Fehlinterpretationen im Analyseergebnis [11.22 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Sollte der klassische Signifikanztest zu einem Ergebnis von "nicht signifikant" führen, heißt das nicht, dass eine Analyse beendet ist. Die vorliegende Arbeit widmet sich der Entwicklung und Überprüfung eines erweiterten Signifikanztestverfahrens unter Einbeziehung der Teildatenanalyse und zeigt, dass sich ein bislang nicht signifikantes Ergebnis zu einem signifikanten Ergebnis wandeln kann. Einige Teilmengen weisen im Ergebnis signifikante p-Werte auf, andere Teilmengen haben keine signifikanten p-Werte, und die dritte Kategorie der Teilmengen weist beinahe ausschließlich signifikante p-Werte auf. Mit der Anwendung der Teildatenanalyse wird das Hauptziel, die Schätzung der p-Werte zu verbessern, indem die Daten der partiellen Teilprobe verwenden werden, erreicht. Durch die Berechnung eines Kennwertes wird der Anteil der signifikanten p-Werte am Stichprobenumfang transparent gemacht. Mit dieser Forschungsarbeit wird explizit gezeigt, wie durch die Verwendung der Information aus den p-Werten der partiellen Teilproben einer Zufallsstichprobe eine Fehlinterpretation im Analyseergebnis reduziert wird. Die Fehlanwendung des Null-Hypothesensignifikanztests kann allerdings mit dieser Methode nicht verhindert werden. Vor dem Hintergrund der empirischen Studie steht aus der Methodenperspektive der neue Ansatz für einen erweiterten Signifikanztest auf Basis der Teildatenanalyse nach [Marinell|G.||Steckel-Berger|G.||Ulmer|H.|2012] im Mittelpunkt der Forschungsarbeit. Beim Forschungsgegenstand hingegen liegt der Fokus auf dem Flugrettungsmarkt Tirol, den Marktanteilen und Besonderheiten dieses speziellen Mark-tes, aber auch auf dem Prozess der Notarzthubschrauber-Disposition und des dazu korrespondierten, für das gesamte Bundesland Tirol erfassten, digitalen und somit originären Datensatzes. Den zentral erfassten Datensätzen aus den Betriebsjahren 2006 bis 2014 entstammt die Zufallsstichprobe von [n] = 701 Datensätzen, welche die Grundlage für die empirischen Studienergebnisse bildet.

Zusammenfassung (Englisch)

In case a common significance testing leads to a result being „not significant“, this does not mean that the analysis is finished. This work deals with the development and review of an extended significance testing procedure including a subset analysis and demonstrates that a formerly not significant result can turn into a significant result. Some subsets show significant p-values in their results, others do not have any significant p-values, and a third category of subsets almost exclusively shows significant p-values. Through the application of a subset analysis the main goal of improving the estimation of p-values by using data of partial samples is reached. By calculating a characteristic value the proportion of significant p-values in the sampling size is made transparent. This research explicitly demonstrates that misinterpretation of an analysis result is reduced by using information from p-values of partial samples from a random sampling. However, misuse of the null hypothesis significance testing cannot be prevented with this method. Against the background of the empiric study, the new methodic approach towards an extended significance test based on a subset analysis [Marinell|G.||Steckel-Berger|G.||Ulmer|H.|2012] is in the focus of this research. The primary object of this research is the Tyrolean air rescue market, its market shares and the particularities of this special market as well as the process of rescue helicopter disposition and the reported digital and original dataset which was collected for the entire province of Tyrol. Centrally collected datasets from the business years 2006 to 2014 are derived from a random sample of [n] = 701 datasets, which form the basis for the empirical study results.