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Als Zielvariable kann jede metrisch skalierte Variable fungieren, wie zum Beispiel Alter, Einkommen, physikalische Messwerte oder Renditen. Beachten Sie weiterhin Folgendes: Die Berechnung des t-Tests in SPSS ist an einige Voraussetzungen gebunden. Um in SPSS den t-Test für unabhängige Stichproben berechnen zu können, sollte eine Normalverteilung sowie eine Varianzhomogenität vorliegen. Beachten Sie hierbei, dass die Normalverteilung separat in beiden Gruppen untersucht werden muss. Stata t-Test unabhängig - Datenanalyse mit R, STATA & SPSS. Die Varianzhomogenität in SPSS besagt, dass die Zielvariable in beiden Gruppen eine in etwa gleich große Varianz aufweisen muss. Lesen Sie weiter, um zu lernen, wie ein t-Test für unabhängige Stichproben in SPSS berechnet werden kann. Nehmen wir als Beispiel an, sie haben 40 Deutsche und 60 Franzosen danach befragt, wie sehr sie Froschschenkel mögen. Die Personen konnten hierbei einen Wert von 0 bis 10 angeben, wobei 0 für "Ich mag Froschschenkel überhaupt nicht" und 10 für "Froschschenkel sind mein Lieblingsgericht" steht.
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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 =. 017. Damit ist der Unterschied signifikant: Die Mittelwerte der beiden Schulklassen unterscheiden sich ( t (45) = -2. 489, p =. 017). Um die Bedeutsamkeit eines Ergebnisses zu beurteilen, werden Effektstärken berechnet. T test unabhängige stichproben model. Im Beispiel ist der Mittelwertsunterschied zwar signifikant, doch es stellt sich die Frage, ob der Unterschied gross genug ist, um ihn als bedeutend einzustufen. Es gibt verschiedene Arten die Effektstärke zu messen.
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Hat das Hören von klassischer Musik oder Schlagermusik während des Lernens von Vokabeln einen unterschiedlichen Einfluss auf den Lernerfolg? 1. 2. T test unabhängige stichproben bank. 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).
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Wie bei den meisten statistischen Tests, müssen auch beim gepaarten t-Test gewisse Voraussetzungen erfüllt sein, damit wir ihn interpretieren können. Der ungepaarte t-Test hat sechs Voraussetzungen, die wir hier besprechen werden. Die ersten drei Voraussetzungen beziehen sich auf das Design der Studie, während die letzten drei statistische Voraussetzungen sind, die wir mit SPSS überprüfen werden. Der t-Test sollte nicht auf Daten abgewendet werden, die für jede Gruppe z-Standardisiert wurden. T test unabhängige stichproben r. Das Ergebnis wird immer p = 1, 000 sein! Voraussetzungen des ungepaarten t-Tests Unabhängigkeit der Messungen. Dies ist eine der wichtigsten Voraussetzungen der ungepaarten t-Tests. Messungen sind dann unabhängig, wenn der Messwert einer Gruppe nicht abhängt oder beeinflusst wird durch den Messwert aus einer anderen Gruppe. Gewinnt man seine Messdaten von Menschen, ist diese Bedingung meistens bereits erfüllt, wenn kein Teilnehmer aus einer Gruppe auch in einer anderen Gruppe vorkommt. Daher befinden sich in jeder Gruppe unterschiedliche Personen.
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B. : Ehefrau – Ehemann, Psychologe – Patient, Anwalt – Klient, Eigentümer – Mieter oder Zwillinge). Matching: Die Messwerte stammen von verschiedenen Personen, die einander zugeordnet wurden, zum Beispiel aufgrund eines vergleichbaren Werts auf einer Drittvariablen (die nicht im Zentrum der Untersuchung steht). Die Fragestellung des t-Tests für abhängige Stichproben wird oft so verkürzt: "Unterscheiden sich die Mittelwerte von zwei abhängigen Stichproben? " 1. 1. Beispiele für mögliche Fragestellungen Schätzen Ehepartner ihre Konfliktlösefähigkeiten unterschiedlich ein? Reagieren Zwillinge unterschiedlich auf einen Werbespot? Gibt es Unterschiede zwischen den Testwerten von Probanden vor und nach einem Gedächtnistraining? 1. 2. Voraussetzungen des t-Tests für abhängige Stichproben ✓ Die abhängige Variable ist intervallskaliert Es liegen zwei verbundene Stichproben oder Gruppen vor, aber die verschiedenen Messwertpaare sind voneinander unabhängig (e. UZH - Methodenberatung - t-Test für abhängige Stichproben. g. Paar A und Paar B sind voneinander unabhängig) Die Unterschiede zwischen den verbundenen Testwerten sind in der Grundgesamtheit normalverteilt (bei Stichproben > 30 sind Verletzungen unproblematisch) 2.
Ein geringer p-Wert bedeutet daher, dass es höchst unwahrscheinlich ist, dass die beobachteten Unterschiede allein durch Zufall zustande gekommen sind. Balancierte und nicht-balancierte Designs Immer wenn die Anzahl der Messungen für beide Gruppen nicht gleich sind, sprechen wir von einem unbalancierten Design. T-Test für unabhängige Stichproben in SPSS - Datenanalyse mit R, STATA & SPSS. Als Faustregel kann man sagen: umso weniger balanciert die Gruppen sind, desto größer wird der Effekt einer verletzten Annahme auf den Test haben. Neben dem klassischen ungepaarten t-Test existiert auch noch der Welch-Test, der von SPSS automatisch mitberechnet wird und generell als robuster gilt – auch bei unbalancierten Designs. Den Welch-Test und seine Verwendung werden wir ausführlich auf den nächsten Seiten besprechen. Zurück Einführung in den ungepaarten t-Test Weiter Ungepaarter t-Test: Beispieldatensatz