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Lexikon

statistischer Fehler

Statistischer Fehler ist ein Begriff aus der Statistik, der die Abweichung zwischen den Ergebnissen einer Messung und dem tatsächlichen Wert eines Merkmals beschreibt. Er spielt eine entscheidende Rolle bei der Beurteilung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von statistischen Analysen und Hypothesentests.

In der statistischen Analyse werden verschiedene Techniken verwendet, um Daten zu sammeln und zu interpretieren. Während des Prozesses können Ungenauigkeiten auftreten, die zu statistischen Fehlern führen. Diese Fehler können durch zufällige oder systematische Ursachen verursacht werden.

Zufällige Fehler, auch als Stichprobenfehler oder Messfehler bezeichnet, treten aufgrund von zufälligen Variationen in den Messungen auf. Sie können durch unvorhersehbare Faktoren wie menschliche Fehler oder technische Probleme verursacht werden. Zufällige Fehler sind normalerweise symmetrisch um den wahren Wert verteilt und können durch wiederholte Messungen und größere Stichproben reduziert werden.

Auf der anderen Seite können systematische Fehler aufgrund von systematischen Fehlern in der Datenerfassung oder aufgrund von Verzerrungen in der Probenziehung auftreten. Solche Fehler können auf systematische Voreingenommenheit oder fehlerhafte Messinstrumente zurückzuführen sein. Im Gegensatz zu zufälligen Fehlern sind systematische Fehler nicht zufällig und können nicht durch wiederholte Messungen oder Vergrößerung der Stichprobe reduziert werden.

Die Kenntnis statistischer Fehler ist von entscheidender Bedeutung, um die Verlässlichkeit von statistischen Analysen und den daraus abgeleiteten Schlussfolgerungen zu beurteilen. Sie ermöglicht es den Analysten, die Ungenauigkeiten zu berücksichtigen und statistische Signifikanzniveaus richtig zu interpretieren. Darüber hinaus hilft diese Bewertung bei der Schätzung der Präzision der Ergebnisse und der Durchführung aussagekräftiger Hypothesentests.

In der Finanzanalyse und Aktienbewertung ist die Berücksichtigung statistischer Fehler entscheidend, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen. Durch die genaue Analyse von Messungen und die entsprechende Behandlung statistischer Fehler können Investoren Risiken besser einschätzen und statistisch signifikante Zusammenhänge erkennen.

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