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Jahrgang 34 (2014) Heft 1:
| Matthias Mossburger: Unklare Begriffe Bei Signifikanztests |
| Einige der bisher üblichen Erklärungen von Grundbegriffen sind unzureichend oder sogar irreführend. Dadurch kann sich entgegen der Logik leicht der Wunsch durchsetzen, dass Signifikanztests fundierte Aussagen über Hypothesen liefern. Ich schlage eine Sprache vor, in der man meines Erachtens gut erkennen kann, was Signifikanztests leisten, und was nicht. |
| Manfred Börgens: Die Bedeutung des beta-Risikos |
| Bei der didaktischen Behandlung und
der Anwendung von Parametertests wird in der Regel das
Hauptaugenmerk auf das α-Risiko (Risiko 1. Art) gelegt.
Dieses Risiko ist die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese
H0 irrt�mlich zu verwerfen. Das b-Risiko (Risiko 2. Art)
gilt dagegen der irrt�mlichen Beibehaltung von H0 und
wird oft vernachlässigt. Dieses Risiko lässt sich jedoch
geeignet abschätzen, wenn man die "Effektgröße" in die
Konzeption des Tests mit einbezieht, d. h. den Abstand der
den Hypothesen H0 und H1 zugrunde liegenden Parameter.
Damit kann dann im Schulunterricht das Konzept der
"Testg�te" ohne großen Aufwand eingef�hrt werden.
F�r die Umsetzung im Mathematikunterricht der Sekundarstufe
2 werden nur elementare Voraussetzungen benötigt.
Wegen der Bedeutung der Normalverteilung f�r zahlreiche
Anwendungen wird hier der Gauß-Test als Einf�hrung
f�r das b-Risiko gewählt. Die Berechnung von b erfolgt
beispielhaft anhand des Zwei-Stichproben-Tests, um das
Thema auf eine breitere Basis zu stellen – der im Schulunterricht
häufiger behandelte Ein-Stichproben-Test ist dann
durch eine leichte Modifikation mit abgedeckt. – Als Anwendungsbeispiel
dient die Messung der Intelligenz. |
| Karen Y. Holmes und Brett A. Dodd: Klassische Forschung aus der Psychologie als Aufhänger, um Statistik zu unterrichten: ein durch aktives Lernen geprägter Zugang |
| In diesem Beitrag stellen wir eine Sammlung von Lerneinheiten zum aktiven Lernen vor, die aus klassischen psychologischen Studien besteht, welche den sinnvollen Einsatz von Verfahren der beschreibenden und beurteilenden Statistik illustrieren. Es geht uns um einen Zugang zum Lernen, der die Lernenden in Aktivitäten und den Prozess des Lernens bewusst mit einbezieht und das nicht nur der Motivation wegen. [In der englischen Fachliteratur hat sich der Begriff "activity-based learning" eingeb�rgert, der nur schwer ins Deutsche zu �bertragen ist.] |
| Frank Marohn: Anmerkungen zum Telekolleg Stochastik von BR alpha - eine Diskussionsgrundlage für den Stochastikunterricht |
| Der vorliegende Artikel beinhaltet kritische Anmerkungen zum Telekolleg Stochastik von BR αlpha, dem Fernseh-Bildungskanal des Bayerischen Rundfunks. Konkret geht es dabei um die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für sechs Richtige im Zahlenlotto ,,6 aus 49", um das Testen von Hypothesen im Binomialmodell und um die Begriffe ,,Unwahrscheinlichkeit" und ,,unwahrscheinlich". Die angesprochenen Themen können im Schulunterricht behandelt und diskutiert werden. |
| Ruma Falk und Avital Lavie Lann: Gewichtete Mittel im Spiegel |
| Jedes gewichtete Mittel von zwei Werten hat ein Gegenst�ck, das im gleichen Abstand zum arithmetischen Mittel liegt. Man erhält dieses Gegenst�ck durch Rollentausch der beiden Gewichte oder durch Bildung reziproker Gewichte. Diese elementare Beziehung eignet sich f�r Einf�hrungen in die Statistik. |
| Laura Martignon: Interview mit Ruma Falk |
| Peter Petocz und Eric Sowey: Statistische Unterhaltungen |
| In der regelmäßigen Kolumne "Statistical Diversions" der Zeitschrift Teaching Statistics werfen die Autoren einige Fragen auf, die im Folgeheft ausf�hrlich diskutiert werden. Wir stellen hier die Fragen aus dem Heft 1, 2013 und die Diskussion derselben Fragen im Folgeheft vor. |
| Laura Martignon: Gerd Gigerenzer: Risiko - Wie man die richtigen Entscheidungen trifft. C. Bertelsmann Verlag |
| Laura Martignon: Bernd Neubert: Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit. Mindenberger Verlag |
| Bibliographische Rundschau |
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