In diesem Kapitel werden Konfidenzintervalle von Mittelwerten als Alternative zum Signifikanztest dargestellt.


95% - Konfidenzintervalle für Mittelwerte



Script


# Zeichnen des 95%-Konfidenzintervalls für die Variable IQ


error.bars( x= bsp01$IQ,
alpha=.05,
eyes=FALSE,
xlab="", ylab="IQ", main="95%-Konfidenzintervall der Variable IQ")


Plot










Script


# Zeichnen des 95%-Konfidenzintervalls für die Variable IQ


library(Rmisc)
CI(x=bsp01$IQ, ci=.95)


Console


upper mean lower
102.26181 99.02000 95.77819








Script


# Vergleich der 95%-Konfidenzintervalle der Körpergröße zwischen den Geschlechtern


error.bars.by(
x=as.matrix(bsp01$height),
group=as.character(bsp01$sex),
alpha=.05,
by.var=T,
eyes=F,
xlab="", ylab="Körpergröße in cm", ylim=c(160,190), main="", xlim=c(0,3)
)


Plot







95% - Konfidenzintervalle für Regressionsgeraden



Script


# Schätzungen auf Basis der Regressionsgerade


predict(
object=lm(fussball$tore~fussball$spiele),
interval=c("confidence"),
level=.95)


Console


fit lwr upr
1 16.45030 11.644595 21.25601
2 10.72139 1.225453 20.21732
3 15.49548 11.072316 19.91865
4 17.88253 11.603757 24.16130
5 16.45030 11.644595 21.25601








# Speicherung der Schätzwerte


Grenzen <- predict(
object=lm(fussball$tore~fussball$spiele),
interval="confidence",
level=.95
)


# Zeichnung des Streupunktdiagramms


plot(fussball$spiele, fussball$tore,
main="Regressionsgerade mit 95%-Konfidenzintervall", ylim=c(0, 30),
xlab="Spiele", ylab="Tore"
)


# Zeichnung der Regressionsgeraden


abline(lm(fussball$tore~fussball$spiele))


# Zeichnung des 95%-Konfidenzintervalls
# Unteren Grenze


lines(x = fussball$spiele[order(fussball$spiele)],
y= Grenzen[order(fussball$spiele),2],
lwd=2)


# Obere Grenze (nur der Index von Grenzen wurde verändert)


lines(x = fussball$spiele[order(fussball$spiele)],
y= Grenzen[order(fussball$spiele),3],
lwd=2)


Plot