# AB-Testing und angewandte Statistik (Data Analytics)

> Hypothesen, Stichprobengröße, statistische Signifikanz, p-Wert, Student-t-Test, Chi-Quadrat-Test, Interpretation

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## 1. Was ist eine Nullhypothese (H0) in einem AB-Test?

**Antwort**

Die Nullhypothese (H0) besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen den beiden getesteten Varianten gibt. Im AB-Testing behauptet H0, dass jeder beobachtete Unterschied zwischen der Kontrollgruppe (A) und der Behandlungsgruppe (B) auf Zufall zurückzuführen ist und nicht auf den Effekt der getesteten Änderung. Der Zweck des statistischen Tests besteht darin, zu bestimmen, ob die Daten es erlauben, H0 abzulehnen.

## 2. Was ist eine Alternativhypothese (H1) in einem AB-Test?

**Antwort**

Die Alternativhypothese (H1) ist das Gegenteil der Nullhypothese und behauptet, dass es einen tatsächlichen Unterschied zwischen den Varianten gibt. Im AB-Testing besagt H1, dass die getestete Änderung einen messbaren Effekt auf die beobachtete Metrik hat. Wenn der statistische Test es ermöglicht, H0 mit ausreichender Konfidenz abzulehnen, akzeptieren wir H1 als wahr.

## 3. Was ist der p-Wert in einem AB-Test?

**Antwort**

Der p-Wert stellt die Wahrscheinlichkeit dar, die erhaltenen Ergebnisse (oder extremere) zu beobachten, wenn die Nullhypothese wahr wäre. Je niedriger der p-Wert, desto unwahrscheinlicher ist es, dass die Ergebnisse zufällig sind. Konventionell wird H0 abgelehnt und das Ergebnis als statistisch signifikant betrachtet, wenn der p-Wert unter dem Signifikanzschwellenwert (oft 0,05) liegt.

## 17 weitere Fragen verfügbar

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