Likelihood-Ratio-Test

Ein Likelihood-Ratio-Test ist ein statistisches Testverfahren, bei dem die Nullhypothese geprüft wird, indem die maximale Likelihood unter der Nullhypothese mit der maximalen Likelihood unter dem umfassenderen Modell verglichen wird. Die Entscheidung basiert darauf, wie stark die beobachteten Daten die eingeschränkte Hypothese im Vergleich zur allgemeinen Alternative unterstützen. (vgl. Behr/Rohwer 2018, S. 69 ff.)

Beispiel: Der Vergleich zweier Regressionsmodelle: Man prüft, ob ein einfaches Modell ohne einen bestimmten erklärenden Faktor ausreicht oder ob ein erweitertes Modell mit diesem zusätzlichen Parameter die Daten signifikant besser erklärt, indem man die jeweiligen maximalen Likelihoods miteinander vergleicht.

Behr, A.; Rohwer, G. (2018): Grundwissen Induktive Statistik mit Aufgaben, Klausuren und Lösungen. München: UVK Verlag