```{r, echo=FALSE}
library("exams")
include_supplement('ttest_entscheidung.schoice', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
mu0    <- sample(20:35, size=1)
ttest  <- ttest_num(n           = sample((4:10)^2, size=1), 
                    mu0         = mu0,
                    mean        = sample(setdiff((mu0-5):(mu0+5), mu0), size=1),
                    alternative = 'greater',
                    sigma       =  15,
                    alpha       = sample(c(0.1, 0.05, 0.01), size=1),
                    sd          = sample(setdiff(1:5, 15), size=1),
                    norm        = TRUE)
```

Question
========

```{r, error=TRUE, child=instruction}
```



Ein Gemüsebäuerin, die Artischocken anbaut, hat einen neuen Dünger bekommen. Mit dem neuen Dünger soll sich die Größe und das Gewicht der Artischockenherzen (im Verhältnis zur ganzen Artischocke) vergrößern. Bei Verwendung des alten Dünger lag das Gewicht der Artischockenherzen im Mittel bei `r ttest$mu0` g. Durch eine Zufallsstichprobe von `r ttest$n` Artischocken aus dem neuen Feld
erhielt sie ein durchschnittliches Gewicht der Artischockenherzen von `r ttest$mean` g bei einer Standardabweichung von
`r ttest$sd` g. Mit einem statistischen Test  mit Signifikanzniveau $\alpha=`r 100*ttest$alpha`$\% möchte sie prüfen, ob sich das Gewicht der Artischockenherzen erhöht hat.

```{r, child='ttest_entscheidung.schoice'}
```

Meta-information
================
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(sc_solutions, single = TRUE)`
exname: `r knitr::current_input()`
