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? Geben iPhone-Benutzer mehr Geld aus als Android-Benutzer? T-Test bei abhängigen Stichproben in SPSS durchführen - Björn Walther. 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.
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Aufgrund der Symmetrie der t-Verteilung ist. Wegen kann die Nullhypothese, dass der Erwartungswert der Laufzeit gleich 3, 5 Stunden ist, zum Signifikanzniveau abgelehnt werden. Die Akkus laufen im Mittel nicht 3, 5 Stunden, also mehr oder weniger. Einseitiger Test [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] In der Praxis hätte man einen einseitigen Test durchgeführt, denn nur wenn die Akkus mehr als 3, 5 Stunden laufen, dann ist man als Kunde zufrieden. Die Hypothesen zum Prüfen, ob die Akkus mindestens 3, 5 Stunden durchhalten, lauten dann Der Prüfwert ergibt sich wieder zu und kann auch zum Testen der einseitigen Hypothese zum Signifikanzniveau verwendet werden. T-test für unabhängige stichproben. Die Nullhypothese wird nun abgelehnt, wenn ist. Für ergibt sich. Und da gilt, können wir diese Nullhypothese ebenfalls ablehnen, d. h., wir konnten zeigen, dass die durchschnittliche Akkulaufzeit kleiner als 3, 5 Stunden ist. Alternative Tests [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Im Fall, wenn der zentrale Grenzwertsatz für die Stichprobenvariablen nicht erfüllt ist oder wenn der zentrale Grenzwertsatz für die Stichprobenvariablen erfüllt ist und der Stichprobenumfang kleiner gleich 30 ist kann als Alternative der nichtparametrische Einstichproben-Median-Test eingesetzt werden.
Der Einstichproben-t-Test ( englisch one sample t-test) ist ein Signifikanztest aus der mathematischen Statistik. Er prüft anhand des Mittelwertes einer Stichprobe, ob der Mittelwert einer Grundgesamtheit gleich einem vorgegebenen Wert ist (bzw. kleiner oder größer). Eine entsprechende Erweiterung eines Mittelwertvergleiches für zwei (abhängige oder unabhängige) Stichproben ist der Zweistichproben-t-Test. Testidee [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Der Einstichproben-t-Test prüft (im einfachsten Fall) mit Hilfe des Mittelwertes einer Stichprobe, ob der Mittelwert der Grundgesamtheit verschieden von einem vorgegebenen Wert ist. T test für unabhängige stichproben beispiel. Die untenstehende Grafik zeigt eine Grundgesamtheit (schwarze Punkte) und eine Stichprobe (rote Punkte), die zufällig aus der Grundgesamtheit gezogen wurde. Der Mittelwert der Stichprobe kann aus der Stichprobe berechnet werden, der Mittelwert der Grundgesamtheit ist jedoch unbekannt. Man vermutet, z. B. wegen historischer Ergebnisse oder theoretischer Überlegungen, dass der Mittelwert der Grundgesamtheit verschieden von einem vorgegebenen Wert ist.
Der Unterschied wäre außerdem signifikant, wenn das 95%-Konfidenzintervall (hier nicht dargestellt) den Wert "0" nicht beinhaltet, also beide Intervallgrenzen positiv oder negativ sind ACHTUNG: Hat man bereits eine Vermutung, dass z. B. eine Stichprobe einen höheren/niedrigeren Wert hat, ist dies eine gerichtete Hypothese und man muss 1-seitig testen. Dazu halbiert man den bei Sig. (2-seitig) erhaltenen Wert und prüft jenen auf Signifikanz. Ist die Veränderung zwar signifikant, allerdings entgegen der Hypothese, kann die Hypothese entsprechend NICHT bekräftigt werden. Ungepaarten t-Test in SPSS berechnen – StatistikGuru. 4. Schließlich muss nach einem signifikanten Unterschied noch die Effektstärke ermittelt werden. Die Effektstärke beschreibt, wie stark sich die Testvariable zwischen beiden Zeitpunkten unterscheidet und dient als standardisierte Größe zur Einordnung von Unterschieden. Die Effektstärke (Cohen's d und Hedges' g) wird von SPSS ab Version 27 ausgegeben: Im Normalfall wird Cohen's d berichtet. Sollte N<20 sein, ist Hedges' g vorzuziehen, da Cohen's d leicht verzerrt ist (Rosenstein (2019), S. 73).
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