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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. T-Test bei unabhängigen Stichproben in SPSS durchführen - Björn Walther. 68f. Diese Größe wird nun eingeordnet. 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.
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. 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. T test unabhängige stichproben pdf. 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.
Der t-Test für unabhängige Stichproben ist der wohl am häufigsten verwendete Signifikanztest. Er wird verwendet um zu untersuchen, ob sich zwei unabhängige Stichproben hinsichtlich des Mittelwertes einer Zielvariable unterschieden. Lassen Sie uns hierzu zunächst klären, was zwei unabhängige Stichproben sind. Unabhängige Stichproben liegen dann vor, wenn Sie zwei Stichproben haben, die an unterschiedlichen Untersuchungseinheiten erhoben wurden. Folgende Szenarien sind klassische Beispiele für unabhängige Stichproben: Wenn Sie eine Kontroll-Gruppe mit einer Interventionsgruppe vergleichen handelt es sich um unabhängige Stichproben, da beide Gruppen unterschiedliche Individuen umfassen. Gepaarter t-Test in SPSS – StatistikGuru. Der Vergleich von Männern und Frauen oder von Amerikanern und Deutschen ist ebenfalls ein Vergleich von unabhängigen Stichproben. Beachten Sie: Zwei unabhängige Stichproben dürfen unterschiedlich groß sein. Unabhängige Stichproben werden oft auch als unverbundene Stichproben bezeichnet. Der t-Test überprüft, ob die betrachteten zwei Gruppen sich hinsichtlich es Mittelwertes einer Zielvariablen unterscheiden.