Die Signifikanz ergibt sich hier zu 0. 839. Da dieser Wert größer als 0. 05 ist, ist die Varianzhomogenität erfüllt. Richten Sie nun Ihre Aufmerksamkeit auf die Eintrag Sig. (2-seitig) in der oberen Zeile. Diese enthält den p-Wert des t-Tests. Der p-Wert ergibt sich zu 0. 000. Da dieser Wert kleiner als 0. 05 ist, ist der Unterschied zwischen Deutschen und Franzosen signifikant. Beachten Sie: In diesem Beispiel haben wir den p-Wert des t-Tests in der oberen Zeile ( Varianzen sind gleich) abgelesen, da der Vor-Test auf Varianzhomogenität einen p-Wert über 0. 05 geliefert hat. T test unabhängige stichproben 5. Wäre der p-Wert des Vortests kleiner als 0. 05, dann hätten wir das Ergebnis des t-Tests in der oberen Spalte ( Varianzen sind nicht gleich) ablesen müssen.
Ein nachträgliches Umformulieren ist nicht statthaft – kann aber freilich auch nicht vom Gutachter geprüft werden. 😉 Im Falle von Varianzheterogenität ist die Zeile "Varianzen sind nicht gleich" relevant. Die Interpretation ist analog zu der Erklärung bei 2. "Varianzen sind gleich". Dazu gibt es noch einen ausführlichen Artikel zum sog. Welch-Test. Die Effektstärke – wie stark ist der Unterschied? Cohen's d ab SPSS 27 Die Effektstärke wird von SPSS erst ab Version 27 ausgegeben. Wie stark sich die beiden Stichproben unterscheiden, wird dabei mit Cohen's d (bei N>20) oder Hedges' Korrektur (bei N<20 sowie ungleichen Varianzen) quantifiziert. Dies wird mit SPSS 27 standardmäßig berechnet. Ausführlich zu den Unterschieden zwischen d und korrigiertem g: Grissom, Kim (2012), S. 68f. Diese Größe wird nun eingeordnet. Wodurch unterscheiden sich abhängige und unabhängige Stichproben? - Minitab. Laut Cohen: Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (1988), S. 25-26 ist ein Effekt: ab 0, 2 klein, ab 0, 5 mittel und ab 0, 8 stark. Im Beispiel liegt der Wert 0, 875 über der Grenze zum starken Effekt.
Quick Start 1. Einführung 1. 1. Beispiele für mögliche Fragestellungen 1. 2. Voraussetzungen des t-Tests für unabhängige Stichproben 2. Grundlegende Konzepte 2. Beispiel einer Studie 2. Berechnung der Teststatistik 3. t-Test für unabhängige Stichproben mit SPSS 3. SPSS-Befehle 3. Deskriptive Statistiken 3. 3. T test unabhängige stichproben b. Test auf Varianzhomogenität (Levene-Test) 3. 4. Ergebnisse des t-Tests für unabhängige Stichproben 3. 5. Berechnung der Effektstärke 3. 6. Eine typische Aussage Der t-Test für unabhängige Stichproben testet, ob die Mittelwerte zweier unabhängiger Stichproben verschieden sind. Die Fragestellung des t-Tests für unabhängige Stichproben wird oft so verkürzt: "Unterscheiden sich die Mittelwerte zweier unabhängiger Stichproben? " Sinkt die Verkehrsbelastung (Anzahl Fahrzeuge pro Stunde) in der Hauptverkehrszeit in einem Dorf nach dem Bau einer Umfahrungsstrasse? Unterscheiden sich Personen mit selbstständiger oder unselbständiger Tätigkeit bezüglich ihrer Zufriedenheit mit ihrer beruflichen Situation?
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