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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. T-Test (für unabhängige und abhängige Stichproben). 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.
0005 hat. Somit unterschieden sich das mpg der beiden Gruppen signifikant voneinander. Im oberen Teil des Stata-Outputs sieht man die Mittelwerte des mpg in den beiden Gruppen. Man erkennt, dass die Gruppe Domestic einen niedrigeren Mittelwert aufweist als die Gruppe Foreign. T test unabhängige stichproben formel. Das bedeutet, dass die amerikanischen Autos eine signifikant niedrigere Energieeffizienz aufweisen als die nicht-amerikanischen Autos. Sie möchten weitere Artikel zum Thema Stata oder Statistik lesen? Hier geht es zurück zur Artikel-Übersicht. Falls Sie sich für eine Stata-Nachhilfe oder eine Datenanalyse Beratung interessieren, nehmen Sie Kontakt uns auf und vereinbaren einen persönlichen Termin.
Ein einziger Ausreißer kann bereits ein sonst signifikantes Ergebnis nicht signifikant werden lassen oder aber auch ein sonst nicht signifikantes Ergebnis signifikant (was in der Regel seltener vorkommt). Daher ist es besonders wichtig, die Daten auf Ausreißer zu überprüfen. Normalverteilung. Als parametrisches Verfahren liefert der ungepaarte t-Test die am besten zu interpretierenden Ergebnisse, wenn beide Gruppen etwa normalverteilt sind. Allerdings gibt es bei dieser Regel Ausnahmen und Abschwächungen. T test unabhängige stichproben r. Viele Textbücher empfehlen zwar sofort den Einsatz anderer statistischer Verfahren, sollte diese Voraussetzung nicht erfüllt sein, jüngere Simulationsstudien zeigen hier allerdings, dass der ungepaarte t-Test robust gegen die Verletzung dieser Annahme ist. Die Varianzen in jeder Gruppe sollten (etwa) gleich sein ( Homoskedastizität). Die Varianz spielt bei dem ungepaarten t-Test eine große Rolle. Liegen die Varianzen der einzelnen Gruppe zu weit voneinander entfernt, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler erster Art zu begehen.
Dies tun wir im letzten Teil. Medistat: t-Test für zwei unabhängige Stichproben. Wurden Voraussetzungen zuvor nicht erfüllt, beeinflusst dies die Interpretation und Verschriftlichung der Daten und wird zusammen mit Empfehlungen besprochen. Entsprechende Musterformulierungen in deutscher und englischer Sprache stehen zur Verfügung. Zusätzlich gehen wir noch auf die entsprechenden Effektstärken (Cohen's d) ein und zeigen, wie diese mit unserem Tool einfach berechnet werden können. Weiter Gepaarter t-Test: Anwendungsbeispiele
Deskriptive Statistiken und Korrelation Abbildung 4: SPSS-Output – Stichprobenstatistik In Abbildung 4 zeigt sich, dass sich die Mittelwerte augenscheinlich etwas unterscheiden. Diese Tabelle wird später für die Berichterstattung verwendet. Abbildung 5: SPSS-Output – Korrelation der Daten der beiden Messzeitpunkte Bei Messwiederholungen ist es möglich, dass die Daten der ersten und zweiten Erhebung (respektive eines Messwertpaars) miteinander korrelieren. Es ist plausibel, dass zwei verbundene Messungen sich ähnlich sind und dass innerhalb eines Messwertpaares eher geringere Unterschiede auftreten als zwischen den Paaren. Im SPSS-Output wird daher eine Pearson Korrelation der beiden Messzeitpunkte ausgegeben (siehe Abbildung 5). Für das Beispiel ergibt sich eine sehr hohe Korrelation ( r =. 834, p <. 3. T test unabhängige stichproben 10. Ergebnisse des t-Tests für abhängige Stichproben Abbildung 6: SPSS-Output – Teststatistik Die Teststatistik beträgt t = -6. 532 und der zugehörige Signifikanzwert p <. 001. Damit ist der Unterschied signifikant: Die Mittelwerte der beiden Messzeitpunkte (Vortest und Nachtest) unterscheiden sich ( t = -6.
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