```{r, echo=FALSE}
library("exams")
include_supplement('ttest_entscheidung.schoice', recursive=TRUE)
library("exams.forge")
instruction <- NULL
mu0    <- sample(15:21, 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 Onlinehändler vermutet, dass durch die Corona-Epidemie sich sein Umsatz pro Kunde erhöht hat. Vor der Corona-Epidemie lag sein Umsatz bei `r ttest$mu0` EUR/Kunde.
Durch eine Stichprobe von `r ttest$n` Kunden aus seiner Datenbank erhielt einen durchschnittlichen Umsatz von `r ttest$mean` EUR/Kunde bei einer Standardabweichung von
`r ttest$sd` EUR/Kunde. Mit einem statistischen Test  mit Signifikanzniveau $\alpha=`r ttest$alpha`$ möchte er prüfen, ob sich sein Umsatz pro Kunde erhöht hat.

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

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