Ziel des t-Test bei unabhängigen Stichproben in SPSS Der t-Test für unabhängige Stichproben testet, ob bei zwei unabhängigen Stichproben die Mittelwerte unterschiedlich sind. Gepaarter t-Test in SPSS – StatistikGuru. Für abhängige Stichproben ist der t-Test für verbundene Stichproben zu rechnen. In Excel kann der t-Test für unabhängige Stichproben auch gerechnet werden. Sind die folgenden Voraussetzungen nicht erfüllt, solltet ihr einen Mann-Whitney-U-Test rechnen.
Hat das Hören von klassischer Musik oder Schlagermusik während des Lernens von Vokabeln einen unterschiedlichen Einfluss auf den Lernerfolg? 1. T test unabhängige stichproben de. 2. Voraussetzungen des t-Tests für unabhängige Stichproben ✓ Die abhängige Variable ist intervallskaliert Es liegt eine unabhängige Variable vor, mittels der die beiden zu vergleichenden Gruppen gebildet werden Das untersuchte Merkmal ist in den Grundgesamtheiten der beiden Gruppen normalverteilt Homogenität der Varianzen: Die Gruppen kommen aus Grundgesamtheiten mit annähernd identischer Varianz (siehe Levene-Test) Die einzelnen Messwerte sind voneinander unabhängig (das Verhalten einer Versuchsperson hat keinen Einfluss auf das Verhalten einer anderen) 2. Beispiel einer Studie Die Schulklasse B hat ein Gedächtnistraining erhalten, die Schulklasse A nicht. Anhand eines Gedächtnistests (Index von 1 bis 100) wird nun gemessen, ob sich die beiden Gruppen in ihren Gedächtnistestresultaten unterscheiden. Der zu analysierende Datensatz enthält neben einer Personennummer ( ID) die Klassenzugehörigkeit ( Schulkasse) und das Ergebnis des Gedächtnistests ( Gedächtnistest).
Die dem Test zu Grunde liegende t-Verteilung gibt dem Test den Namen t-Test. Die Teststatistik t berechnet sich wie folgt: Signifikanz der Teststatistik Der berechnete Wert muss nun auf Signifikanz geprüft werden. Dazu wird die Teststatistik mit dem kritischen Wert der durch die Freiheitsgrade bestimmten t-Verteilung verglichen. Dieser kritische Wert kann Tabellen entnommen werden. Abbildung 2 zeigt einen Ausschnitt einer t-Tabelle, der einige kritische Werte für die Signifikanzniveaus. 05 und. 01 zeigt. Abbildung 2: Ausschnitt aus einer t-Tabelle Für das vorliegende Beispiel beträgt der kritische Wert 2. 06 bei df = 24 und α =. 05 (siehe Ab-bildung 2). UZH - Methodenberatung - t-Test für abhängige Stichproben. Ist der Betrag der Teststatistik höher als der kritische Wert, so ist der Unterschied signifikant. Dies ist für das Beispiel der Fall (|-6. 53| > 2. 06). Es kann also davon ausgegangen werden, dass sich die beiden Mittelwerte unterscheiden ( t = -6. 53, p <. 001, n = 25). 3. t-Test für abhängige Stichproben mit SPSS 3. SPSS-Befehle SPSS-Menü: Analysieren > Mittelwerte vergleichen > t-Test bei verbundenen Stichproben Abbildung 3: Klicksequenz in SPSS T-TEST PAIRS= Gedächtnis_Vortest WITH Gedächtnis_Nachtest (PAIRED) 3.
Der t-Test ist die gebräuchlichste Methode zur Einschätzung der Unterschiede in den Mittelwerten von zwei Gruppen. Die Gruppen können unabhängig (z. B. der Blutdruck von Patienten, die ein Medikament bekamen, und von einer Kontrollgruppe, die ein Placebo erhielt) oder abhängig sein (z. der Blutdruck von Patienten "bevor" sie ein Medikament bekamen, und "danach"). UZH - Methodenberatung - t-Test für unabhängige Stichproben. Theoretisch kann der t-Test sogar genutzt werden, wenn der Stichprobenumfang sehr klein ist (z. 10; einige Forscher meinen sogar, dass noch kleinere Stichproben möglich sind), solange die Variablen annähernd normalverteilt sind und die Schwankung der Ergebnisse in den zwei Gruppen nicht wesentlich differiert (siehe auch Grundbegriffe). t-Test für abhängige Stichproben. Der t-Test für abhängige Stichproben kann dazu verwendet werden, Designs zu analysieren, in denen die Inner-Gruppen-Streuung (die zum Fehler in den Messwerten beiträgt) leicht identifiziert und aus der Analyse ausgeschlossen werden kann. Insbesondere wenn die zwei Messgruppen, die miteinander verglichen werden, auf der gleichen Gruppe von Beobachtungseinheiten, die zweimal getestet wurden (z.
Ist der Test signifikant, so wird von Varianzheterogenität ausgegangen. Abbildung 5: SPSS-Output – Levene-Test der Varianzgleichheit Für das Beispiel gibt SPSS einen F-Wert von 1. 157 und eine dazugehörige Signifikanz von p =. 288 aus (siehe Abbildung 5). Im Beispiel liegt also Varianzhomogenität vor (Levene-Test: F (1, 45) = 1. 157, p =. T test unabhängige stichproben spss berichten. 288, n = 47). 3. 4. Ergebnisse des t-Tests für unabhängige Stichproben SPSS (Abbildung 5) gibt bei der Durchführung eines t-Tests für unabhängige Stichproben automatisch sowohl die Ergebnisse des t-Tests bei Varianzhomogenität (Zeile "Varianzen sind gleich") als auch bei Varianzheterogenität aus (Zeile "Varianzen sind nicht gleich"). Der Test, welcher bei Varianzheterogenität berichtet wird, wird auch als "Welch-Test" bezeichnet, da es sich um einen t-Test mit "Welch-Korrektur" handelt. Da im Beispiel Varianzhomogenität vorliegt, wird die Zeile "Varianzen sind gleich" betrachtet: Die Teststatistik beträgt t = -2. 489 und der zugehörige Signifikanzwert p =.
27). Es muss also davon ausgegangen werden, dass sich die Varianzen der Einstiegsgehälter der beiden Absolventengruppen nicht unterscheiden ( F (15, 18) = 1. 65, p =. 380, n = 35). 3. Der F-Test mit SPSS 3. SPSS-Befehle Es ist nicht möglich, den F-Test direkt mit SPSS durchzuführen. T test unabhängige stichproben excel. Entweder werden die Varianzen der beiden Stichproben mit Hilfe deskriptiver Statistiken ermittelt oder es wird ein Umweg über einen t-Test gegangen, wie weiter unten besprochen wird. SPSS-Befehl via deskriptive Statistiken SPSS-Menü: Analysieren > Deskriptive Statistiken > Häufigkeiten Abbildung 4: Klicksequenz in SPSS Hinweis Unter Statistiken können die Kennwerte angegeben werden, die SPSS ausgeben soll. Zur manuellen Berechnung des F-Tests werden die Varianzen benötigt. SPSS-Syntax FREQUENCIES VARIABLES= Jahresgehalt_BWL Jahresgehalt_Jus /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=VARIANCE MEAN /ORDER=ANALYSIS. 3. Ergebnisse via deskriptive Statistiken Abbildung 5: SPSS-Output – Deskriptive Statistiken Unter Verwendung der Varianzen (Abbildung 5) lassen sich, wie im Unterkapitel Berechnung der Teststatistik beschrieben, der F – Wert und das zugehörige Signifikanzniveau bestimmen.
1. 2. Voraussetzungen des F-Tests 2. Grundlegende Konzepte 2. Beispiel einer Studie In einer Umfrage wurden je 19 Wirtschafts- und Juraabsolventen nach ihrem Einstiegsgehalt (Jahresgehalt in 1'000 Franken) befragt. Es soll folgende Frage beantwortet werden: Unterscheiden sich die Varianzen des Einstiegsgehalts von Betriebswirtschafts- und Juraabsolventen? Der zu analysierende Datensatz kann verschiedene Strukturen aufweisen: Die erste Möglichkeit ist ein Datensatz – in Abbildung 1 als "Variante 'deskriptive Statistik'" bezeichnet –, der neben der Befragtennummer ( ID) die Variablen Jahresgehalt_BWL sowie Jahresgehalt_Jus enthält, die für eine Person das Jahresgehalt enthalten oder einen fehlenden Wert, wenn die Person nicht zur entsprechenden Gruppe gehört. Diese Formatierung bietet sich an, wenn die Berechnung via deskriptive Statistiken erfolgen soll (siehe Kapitel 3. 1). Die zweite Möglichkeit ist ein Datensatz – in Abbildung 1 als "Variante 't-Test'" bezeichnet – der neben der Befragtennummer ( ID) eine Variable für die Gruppenzugehörigkeit ( Gruppen) und eine für das Einstiegsgehalt ( Jahresgehalt) enthält.
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