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Kurs

Hypothesentests in Python

MittelSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 12/2025

Dieser Kurs erklärt, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.

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PythonProbability & Statistics

4 Std.

15 Videos

50 Übungen

3,750 XP

59,182

Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Mit Hypothesentests kannst du Fragen zu deinen Datensätzen auf statistisch fundierte Weise beantworten. In diesem Kurs verbesserst du deine analytischen Fähigkeiten in Python, indem du lernst, wie und wann du gängige Tests wie t-Tests, Proportionstests und Chi-Quadrat-Tests anwenden kannst. Durch die Arbeit mit realen Daten, wie z. B. Stack Overflow-Nutzerfeedback und Lieferkettendaten für medizinische Lieferungen, wirst du ein tiefes Verständnis dafür gewinnen, wie diese Tests funktionieren und welche Annahmen ihnen zugrunde liegen. Außerdem erfährst du, wie nicht-parametrische Tests eingesetzt werden können, um die Grenzen der traditionellen Hypothesentests zu überwinden.Die Live-Transkripte der Videos kannst du durch einen klicke auf „Mitschrift anzeigen“ unten links in den Videos aufrufen. Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen. Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in dem Test 70 % erreichen. Du Assessment gelangst du, indem du rechts auf die Angabe zu den CPE-Credits klickst.

Voraussetzungen

Sampling in Python

1

Grundlagen des Hypothesentests

Wie funktioniert das Testen von Hypothesen und welche Probleme kann es lösen? Um das herauszufinden, gehst du durch den Workflow für einen Proportionstest mit einer Stichprobe. Dabei lernst du wichtige Konzepte wie z-Scores, p-Werte sowie falsch-negative und falsch-positive Fehler kennen.

Hypothesentests und z-Scores

Einsatzmöglichkeiten von A/B-Tests

Berechnung des Mittelwerts der Stichprobe

Berechnung eines z-Scores

Strafprozesse und Hypothesentests

Linker Rand, rechter Rand, zwei Ränder

Berechnen von p-Werten

Statistische Signifikanz

Entscheidungen aus p-Werten

Berechnung eines Konfidenzintervalls

Fehler 1. und 2. Art.

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2

Zweistichproben- und ANOVA-Tests

In diesem Kapitel lernst du, wie du mit Hilfe von t-Tests auf Unterschiede im Mittelwert zwischen zwei Gruppen prüfst und dies mithilfe von ANOVA und paarweisen t-Tests auf mehr als zwei Gruppen ausweitest.

Durchführung von t-Tests

Ablauf von Hypothesentests

Zwei-Stichproben-Mittelwert-Teststatistik

Berechnen von p-Werten aus t-Statistiken

Warum wird t benötigt?

Die t-Verteilung

Von t bis p

Gepaarte t-Tests

Ist eine Paarung erforderlich?

Den Unterschied sichtbar machen

ttest() verwenden

ANOVA-Tests

Viele Kategorien visualisieren

Durchführung eines ANOVA-Tests

Paarweise t-Tests

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3

Proportionale Tests

Jetzt ist es an der Zeit, mit Hilfe von Proportionstests zu prüfen, ob es Unterschiede in den Anteilen zwischen zwei Gruppen gibt. In praktischen Aufgaben erweiterst du deine Proportionstests mit Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests auf mehr als zwei Gruppen und kehrst mit Chi-Quadrat-Anpassungstests zum Fall mit einer Stichprobe zurück.

Proportionstests bei einer Stichprobe

t für Proportionen?

Test für einzelne Proportionen

Zwei-Stichproben-Proportionstests

Test von zwei Proportionen

proportions_ztest() für zwei Stichproben

Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit

Die Chi-Quadrat-Verteilung

Wie viele Ränder gibt es bei Chi-Quadrat-Tests?

Durchführen eines Chi-Quadrat-Tests

Chi-Quadrat-Tests zur Anpassungsgüte

Visualisierung der Anpassungsgüte

Durchführen eines Goodness-of-Fit-Tests

Kapitel starten

4

Nicht-parametrische Tests

Zum Schluss lernst du die Annahmen parametrischer Hypothesentests kennen und erfährst, wie nicht-parametrische Tests verwendet werden können, wenn diese Annahmen nicht erfüllt sind.

Annahmen bei Hypothesentests

Gemeinsame Annahmen von Hypothesentests

Größe der Teststichprobe

Nicht-parametrische Tests

Welcher parametrische Test?

Wilcoxon Signed-Rank-Test

Nichtparametrische ANOVA und ungepaarte t-Tests

Wilcoxon-Mann-Whitney

Kruskal-Wallis

Herzlichen Glückwunsch!

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Hypothesentests in Python

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