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Der t-Test in diesem Kapitel hat viele Namen: ungepaarter t-Test, unabhängiger t-Test, t-Test für unabhängige Stichproben, t-Test für unkorrelierte Stichproben und noch viele weitere mehr. Es ist der ursprünglich Student's t-Test, benannt nach dem Pseudonym seines Erfinders. Oft wollen Wissenschaftler zwei Gruppen von Messwerten aus zwei Gruppen mit unterschiedlichen Personen (wobei es nicht zwangsläufig Personen sein müssen) vergleichen und schauen, ob die Mittelwerte beider Gruppen sich unterscheiden. Die Möglichkeiten dieser Art Studiendesign sind keine Grenzen gesetzt. Können Männer besser Autofahren als Frauen? T test für unabhängige stichproben in r. Geben iPhone-Benutzer mehr Geld aus als Android-Benutzer? Wählen erfahrene Fondsmanager Aktien aus, die mehr Geld erwirtschaften als ein Zufallsgenerator es tun würde? — all diese Fragen lassen sich mit dem ungepaarten t-Test beantworten. Themenüberblick Im ersten Teil werden wir einen Überblick über alle Voraussetzungen für den ungepaarten t-Tests geben und zeigen, wie man sie mit SPSS überprüft.
Dieser testet allerdings, ob der Median der Grundgesamtheit einem vorgegebenen Wert entspricht. Ist die Standardabweichung bekannt, dann sollte der Einstichproben-Gauß-Test verwendet werden. Kompaktdarstellung [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Einstichproben-t-Test Voraussetzungen unabhängig voneinander oder und hinreichend großes (siehe ZGS) Hypothesen (rechtsseitig) (zweiseitig) (linksseitig) Teststatistik Prüfwert mit und Ablehnungsbereich Literatur [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Jürgen Bortz, Christof Schuster: Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7. Auflage. Springer, Berlin 2010, ISBN 978-3-642-12769-4. Jürgen Bortz, Gustav A. Lienert, Klaus Boehnke: Verteilungsfreie Methoden in der Biostatistik. 3. Springer Berlin Heidelberg, 2008, ISBN 978-3-540-74706-2. Christel Weiß: Basiswissen Medizinische Statistik. Einstichproben-t-Test – Wikipedia. 5. Springer, Berlin 2010, ISBN 978-3-642-11336-9. Weblinks [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Rechner für alle Varianten des t-Tests. Berechnet t-Wert, P-Wert und kritische Werte.
In diesem Artikel besprechen wir die eigentliche Berechnung des ungepaarten t-Tests. Hier wird auch gleichzeitig der Levene-Test berechnet, der die letzte Voraussetzung überprüft, die Varianzhomogenität. Um einen ungepaarten t-Test zu berechnen, gehen wir zu A nalysieren > M ittelwerte vergleichen > T -Test bei unabhängigen Stichproben… Es öffnet sich das Dialogfenster unten Hier können wir SPSS sagen, welche Variablen wir analysieren wollen. Diese Variablen tragen wir in das T estvariable(n) ein. Dies sind unsere abhängigen Variablen. Wir tragen sie in ein, indem wir sie selektieren und auf drücken. Alternativ können wir sie auch per Drag-and-Drop in das Feld ziehen. Einführung in den ungepaarten t-Test – StatistikGuru. Die Variable reaktionszeit ist unsere Testvariable. Als nächstes müssen wir noch eine G ruppierungsvariable definieren. Für unseren Beispieldatensatz ist dies gruppe. Dies ist unsere unabhängige Variable. Als nächstes müssen wir SPSS noch sagen, welche Gruppen wir untersuchen möchten. Dazu klicken wir auf Gruppen d ef. ….
Wenn der Knopf Gruppen d ef. … ausgegraut ist und sich nicht drücken lässt, muss man einfach noch mal auf die Variable in der Schaltfläche G ruppierungsvariable (hier: gruppe(?? )) drücken, damit sie gelb hinterlegt ist, wie im Beispiel oben. Hier können wir angeben, wie die Gruppen definiert sind. SPSS gibt uns zwei Möglichkeiten die Gruppen zu definieren: Zum einen können wir über eine (meist nomialskalierte) Gruppierungsvariable zwei Gruppen auswählen. Dies ist bei unserem Beispieldatensatz der Fall: wir haben eine separate Variable, in welcher steht, welcher Wert welcher Gruppe zugeordnet ist. Ungepaarten t-Test in SPSS berechnen – StatistikGuru. Es kann auch sein, dass unsere (nomialskalierte) Gruppierungsvariable mehr als zwei Ausprägungen hat. Dann würden wir hier die beiden Gruppen eingeben, die wir vergleichen wollen. Die zweite Möglichkeit wäre, einen Trennwert zu definieren. Dies ist vor allem hilfreich, wenn wir beispielsweise einen Mediansplit schnell berechnen wollen. Wir würden den Median dann direkt hier eingeben und könnten mit der Berechnung fortfahren.
Da man selten weniger als 20 Beobachtungsobjekte hat, berichte ich hier trotz N<20 ausnahmsweise Cohen's d. Hier ist ablesbar: d=-1, 636. Da Effektstärken immer positiv berichtet und interpretiert werden, ist d=1, 636. In früheren Versionen von SPSS muss die Berechnung manuell erfolgen. Dazu dient die folgende Formel mit t und der Wurzel der Stichprobengröße N. Das Ergebnis ist identisch zur SPSS-Ausgabe. Die erhaltenen Werte beurteilt man mit Cohen (1988), S. 25-26 bzw. Cohen (1992). ab 0, 2 klein, ab 0, 5 mittel und ab 0, 8 stark. Mit dem obigen Cohen's d von 1, 636 ist erkennbar, dass es ein starker Effekt ist, da es über der Grenze zum starken Effekt von d=0, 8 liegt. Reporting des gepaarten t-Tests Verglichen mit vor dem Training (M = 18, 76; SD = 9, 11) schaffen Probanden nach dem Training (M = 27, 65; SD = 13, 28) eine signifikant höhere Anzahl Wiederholungen, t(16) = 6, 74; p < 0, 001; d = 1, 64. Nach Cohen (1992) ist dieser Unterschied groß. T test für zwei unabhängige stichproben. Tipp zum Schluss Findest du die Tabellen von SPSS hässlich?