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Einige inferenzstatistische Analyseverfahren (wie beispielsweise Varianzanalyse, t-Test oder lineare Regression) setzen voraus, dass die Vorhersagefehler (Residuen) aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen, dies zumindest bei kleinen Stichprobenumfängen mit.
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Neben den schon genannten Verfahren, bei denen man inferenzstatistisch dann die Fehler der gefundenen Ergebnisse abschätzt, können komplexe Zeitreihen-Modelle spezifiziert und geschätzt werden.
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Da viele inferenzstatistische Verfahren eine Normalverteilung voraussetzen, ist eine dementsprechende Verteilung erwünscht.
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Die willkürliche Stichprobe ist daher nicht geeignet inferenzstatistische (verallgemeinernd schätzende) Aussagen abzuleiten.
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Es können aber auch inferenzstatistische Verfahren zur Parametersätzung (für Maße der zentralen Tendenz, Streuungsmaße) zum Einsatz kommen.
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Die Zeitreihenanalyse ist die Disziplin, die sich mit der inferenzstatistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage (Trends) ihrer künftigen Entwicklung beschäftigt.
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Aus diesem Grund werden die von anderen psychologischen Forschungstraditionen angewandten statistischen Gruppenvergleiche mit Inferenzstatistischen Verfahren wie t-Tests nur selten angewandt.
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