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[ledun]

Hallo!

ich habe daten darüber wie lange pro tag computergespielt wird von 2 gruppen (männlich/weiblich). ich denke mal dass es verhältnisskaliert ist, da 0 Stunden ja ein natürlicher nullpunkt sein sollte.
nun ist die eine gruppe viel größer als die andere: vektorlänge gruppe1: 70 von gruppe2: 20
trotzdem wollte ich einen test durchführen ob sie sich signifikant unterscheiden oder gleich sind was die spielzeit angeht.
ist hier der "normale" t-test anzuwenden? also ungepaart bestimmt weil die vektoren ja unterschiedliche länge haben?

ich bin für alle antworten sehr dankbar!

mfg

[PonderStibbons]

Das ist eine Angelegenheit für einen t-Test für unabhängige Gruppen. Da die Gruppengrößen sehr unterschiedlich sind, ist auf ähnliche Varianzen der beiden Gruppen zu achten.

Gruß

P.
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Gottseidank...Kanon für 36

[ledun]

danke für die hilfreiche antwort!

wenn ich jetzt mal angenommen die daten von gruppe1 in einem vektor X hab und die für die gruppe2 in einem vektor Y.

kann ich das in R mit dem code dann einfach mittels t.test(X,Y) realisieren oder muss ich mehr anpassen für diesen "t-Test für unabhängige Gruppen"?

[bele]

R geht normalerweise davon aus, dass Du unabhängige Stichproben mit t.test() untersuchst. Du kannst es explizit angeben indem Du t.test(X, Y, paired=FALSE) schreibst, aber das ändert nichts (außer der Lesbarkeit). Wolltest Du einen Test für verbundene Stichproben machen müsstest Du t.test(X2, Y2, paired=TRUE) schreiben.

Alle möglichen Parameter der Funktion werden Dir angezeigt, wenn Du

Code: Alles auswählen

help(t.test)

eingibst. Dasselbe gilt auch für alle anderen R-Funktionen.

Wenn Du Dich z. B. noch für einen nicht-parametrischen Test entscheiden wolltest könntest Du mit Hilfe von

Code: Alles auswählen

help(wilcox.test)

sehen, dass auch bei dieser Funktion verbundene und nicht verbundene Stichproben über ein Argument "paired" gesteuert werden, dass auch bei dieser Funktion als "paired=FALSE" voreingestellt ist.

Gruß,
Bernhard

[ledun]

ja dann danke! mich verunsichern aber immer noch 2 sachen:

kann ich bei meinem beispiel eigentlich von einer normalverteilung ausgehen oder sollte ich das lieber auch noch testen?

und das ich "auf ähnliche Varianzen der beiden Gruppen zu achten" habe.
heißt das ich soll einfach mal gucken ob die zahlen der varianz sich in etwa ähneln?

[ledun]

[Admin: Thema zusammengeführt und verschoben]

darf ich überhaupt den t-test anwenden?
oder muss ich davon ausgehen dass es nicht normalverteilt ist und sollte dann lieber wieder den wilcoxon test für unabhängige gruppen durchführen?

danke schonmal!

[PonderStibbons]

Normalverteilung ist kein relevantes Thema bei der hier gegebenen Stichprobengröße.

Bei einer "signifikant" unterschiedlichen Varianz in beiden Gruppen (Levene-Test) ist die Welch-Test Variante des t-Tests zu verwenden, die eine entsprechende Korrektur durchführt.

Wenn Du Dich damit wohler fühlst, kannst Du sicherlich auch den Wilcoxon-Rangsummen-/ Mann-Whitney-U-Test verwenden.

Gruß

P.

[ledun]

ok ich merk schon dass ich in dem bereich doch ein wenig zu unerfahren bin. kannst du mir literatur z.b. ein pdf empfehlen wo das nachzulesen ist, dass bei "unterschiedlicher Gruppengrößen, auf ähnliche Varianzen der beiden Gruppen zu achten ist"

weil wenn ich beim t-test bei wikipedia nachsehe werde ich nicht auf so wertvolle informationen hingewiesen.

mfg

[PonderStibbons]

Die Voraussetzung "Varianzhomogenität" wird eigentlich in jedem Lehrbuch mit Beschreibung des t-Tests angegeben.
Da Deine Gruppen sehr unähnliche Fallzahlen haben, ist die spezifische Erkenntnis, dass bei ähnliche großen Gruppen
gegen die Varianzhomogenität auch verstoßen werden kann, hier nicht von Belang. Sollten Die Varianzen
unterschiedlich sein, dann ist wie gesagt der Welch Test zu verwenden oder auch der "nonparametrische" U-Test.

Gruß

P.