Was ist eine Post-hoc-Sensitivitätsanalyse?
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Video: Post-hoc-Test bei einfaktorieller Varianzanalyse (ANOVA) in SPSS - Daten analysieren in SPSS (37) 2024, Juli
Anonim

Sensitivitätsanalyse ist Post - hoc-Analyse was uns sagt, wie robust unsere Ergebnisse sind. Es kann konkrete Informationen darüber geben, welche Annahmen wichtig sind und wie stark sie Forschungsergebnisse beeinflussen, wie sich Änderungen von Methoden, Modellen oder die Werte nicht gemessener Variablen auf die Ergebnisse auswirken.

Die Leute fragen auch, was die Post-hoc-Analyse bedeutet.

Post - hoc (Latein, Bedeutung “ nach Dies ) meint zu analysieren die Ergebnisse Ihrer experimentellen Daten. Sie basieren oft auf einer familienbezogenen Fehlerquote; die Wahrscheinlichkeit von mindestens einem Fehler vom Typ I in einem Satz (Familie) von Vergleichen. Das Üblichste Post - hoc-Tests sind: Bonferroni-Verfahren.

Und was ist eine Post-hoc-Untergruppenanalyse? In einer wissenschaftlichen Studie Post-hoc-Analyse (aus dem Lateinischen post hoc , " nach this") besteht aus statistischen Analysen die wurden angegeben nach die Daten wurden gesehen. Dies führt in der Regel zu einem Mehrfachtestproblem, da jedes Potenzial Analyse ist effektiv ein statistischer Test.

Man kann sich auch fragen, was ist eine Sensitivitätsanalyse und wozu dient sie?

Sensitivitätsanalyse ist ein Finanzmodell, das anhand von Änderungen anderer Variablen, die als Eingabevariablen bekannt sind, bestimmt, wie Zielvariablen beeinflusst werden. Dieses Modell wird auch als Was-wäre-wenn oder Simulation bezeichnet Analyse . es ist ein Weg zu prognostizieren das Resultat von ein Entscheidung gegeben ein bestimmten Variablenbereich.

Was ist ein Beispiel für eine Sensitivitätsanalyse?

Ein einfaches Beispiel von Sensitivitätsanalyse im Geschäft verwendet ist ein Analyse der Auswirkungen der Aufnahme einer bestimmten Information in die Werbung eines Unternehmens, Vergleich der Verkaufsergebnisse von Anzeigen, die sich nur darin unterscheiden, ob sie die spezifische Information enthalten oder nicht.

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