STATISTIK-FORUM.de

[statistik-unwissend]

Hallo Leute!
Ich hoffe hier bin ich richtig und ihr könnt mir helfen!
Ich bin ein absoluter Statistik- Laie. Ich hae davon gar keine Ahnung. Jetzt soll ich für eine Arbeit einen T Test mit R durchführen. Ich habe R und R Studio bereits heruntergeladen, aber schon beim Einlesen habe ich Probleme. Wie muss ich das im Feld Console eingeben damit meine Taelle erscheint und wie führe ich dann den T Test durch??? Ich habe eine Excel Datei vielleicht habe ich das auch irgendwie unpassend abgespeichert, so dass es deshalb nicht gefunden wird von R Studio.
Hilfe!! (Und bitte so einfach wie möglich erklären, wie gesagt habe wirklich keine Ahnung und für mich ist es schon schwer eine Standardabweichung in Excel abzurufen )

Danke im voraus!

[bele]

Hallo statistik-unwissend,

leider lässt Du auch uns über vieles unwissend. Wieviele Datensätze sind es denn? Bis 50 empfehle ich Dir, sie einfach abzutippen. In der R-Console kann ein t-Test zum Beispiel so aussehen:

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a <- c(2.3, 2.5, 1.8, 5.6, 2.4, 1.2)
b <- c(3.4, 2.1, 2.3, 6.7, 3.4, 2.8)

t.test(a, b)


R würde daraufhin ausgeben:

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   Welch Two Sample t-test

data:  a and b
t = -0.87947, df = 9.9145, p-value = 0.4
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-2.888112  1.254779
sample estimates:
mean of x mean of y
2.633333  3.450000

Also p=0.4 und also nicht signifikant.

Wenn Deine Daten zu umfangreich sind, um sie solchermaßen abzutippen, dann gehst Du wie folgt vor:
1. In Excel formatieren, d. h. jeder Parameter ist eine Spalte, jede Beobachtungseinheit eine Zeile. Die Daten beginnen im Sheet ganz oben links. Sonst keine Daten im Sheet.
2. Abspeichern, aber nicht im Excel-Format sondern als ".CSV".
3. In R Studio einlesen über Menü: Tools -> Import Dataset -> From Text File
4. Jetzt kann man mit der Funktion t.test ganz ähnlich wie oben einen t-Test machen. Dafür müsste man aber wissen, unter welchem Namen Deine Daten gespeichert sind und in welchen Spalen die zu vergleichenden Daten liegen. Wenn Du die Daten in R beispielsweise unter dem Namen "meinedaten" eingelesen hast, dann poste bitte die Antwort von R auf folgendes Kommando:

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str(meinedaten)

Ansonsten solltest Du noch weitere Details über Deine Aufgabe herausrücken. Es wäre beispielsweise hilfreich zu wissen, ob Du einen t-Test für verbundene oder für unverbundene Stichproben durchführen willst/sollst.

LG,
Bernhard

[hilfe-statistik]

Hallo!

Ich habe folgendes Problem. Ich soll für einen Ökologiekurs in R-Studio it Hilfe eines T-Tests Daten auswerten. Das ist die erste Aufgabe:
"Mit einem UNGEPAARTEN T-TEST können sie jetzt überprüfen, ob die mittleren z-Werte der Flächentypen unterschiedlich groß sind, also ob – gemäß der Hypothese – der Anstieg der Artenzahl mit steigender Fläche in den heterogenen Flächen größer ist als in den homogenen Flächen. Vereinfacht berücksichtigt dieser Test die Mittelwerte für z der beiden Flächentypen, die dazugehörigen Standardabweichungen und die Zahl der in den Test eingehenden z-Werte. Je größer der Unterschied in den beiden Mittelwerten, je kleiner die Standardabweichungen und je größer die Zahl der z-Werte, desto größer ist der resultierende t-Wert und die Wahrscheinlichkeit, dass ein signifikanter Unterschied zwischen den mittleren z-Werten für die homogenen und heterogenen Flächen besteht." Ich verstehe das nicht ganz. Was genau soll ich jetzt wie in R-Studio einlesen. Die Z-Werte habe ich die sind auch vom Umfang überschaubar. Ich könnte also alle abtippen. Und dann? Und was sagt mir das Ergebnis die Zahl am Ende dann?

Zweite Aufgabe ist ein gepaarter T-Test...

[mango]

Hallo,

gestatte mir die Frage: Hast du etwas im Unterricht verpasst oder lassen euch die Dozenten einfach so ohne Vorbereitung mit Testverfahren und Software arbeiten, die Ihr gar nicht kennt?

Zum Thema: Du kannst in R Variablen nach dem von bele genannten Schema in den Arbeitsspeicher abspeichern. Das Programm, dass den t-Test für dich durchführt, rufst du mit dem Kommando t.test(Variable1,Variable2) auf, wobei du Variable1 und Variable2 mit den Namen ersetzen musst, unter denen du deine Variablen abgespeichert hast.

Der t-Wert ist die sogenannte Teststatistik, also der Wert, den du mit einer hypothetischen Verteilung abgleichst. Je weiter außen der t-Wert auf dieser Verteilung liegt, desto unwahrscheinlicher ist es, dass der gemessene Mittelwertsunterschied unter der Voraussetzung zustande gekommen ist, dass es in den Grundgesamtheiten keinen Mittelwertsunterschied gibt. Gegen diese Nullhypothese wird getestet, wobei die Alternativhypothese das ist, was dich eigentlich interessiert. R errechnet aus diesem t-Wert den entsprechenden p-Wert, der diese Wahrscheinlichkeit als Anteil von 1 angibt. Für den t-Test ist ein Signifikanzniveau von 5% üblich. Ist dein p-Wert unter 0,05, kannst du also sagen, dass es genügend unwahrscheinlich ist, dass es in der Grundgesamtheit keinen Mittelwertunterschied gibt. Ist er größer gleich 0,05, kannst du zwar nicht sagen, dass du bewiesen hast, dass es keinen Unterschied gibt. Du kannst aber sagen, dass auf Basis deiner Daten kein Unterschied nachzuweisen ist.

[Waldhör]

Hallo!

Teil unserer Statistik-Übung ist es wöchentlich Online-Hausübungsbeispiele mittels RDesign zu berechnen.
Leider scheitere ich an diesem Beispiel:

Ihr Chef hat Ihnen eine statistische Auswertung per Fax geschickt, leider haben Sie das Thermopapier in der Sonne liegen lassen, so dass es dunkel geworden ist. Mit viel Mühe können Sie das meiste zwar noch entziffern, aber ausgerechnet der p-Wert ist unlesbar.
Rekonstruieren Sie den fehlenden Wert (auf 4 Nachkommastellen genau). Achten Sie darauf, ob die Fragestellung ein- oder zweiseitig ist.
One Sample t-test
data: datensatz1
t = -0.19954, df = 17, p-value = ?

alternative hypothesis: true mean not equal to 19.7


Meine Antwort: P-value=0,5779
Rechenweg: (1-pt(-0.19954,df=17))

Was mach ich falsch? Zweiseitig wäre das ganze *2 zu nehmen oder?

[mango]

Hallo, wie kommst du denn darauf, dass etwas an deiner Antwort falsch ist? Irgendwie fehlt hier eine wichtige Information.

Testest du zweiseitig, möchtest du wissen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass eine entsprechende Abweichung mit beliebigem Vorzeichen zustande kommt. Dementsprechend musst du den berechneten p-Wert verdoppeln, weil ja die gleiche Wahrscheinlichkeit nochmal für das umgekehrte Vorzeichen existiert. In R ist die Standardmethode für ttest() aber sowieso zweiseitig, wenn ich das richtig sehe.

EDIT: Alternativ kannst du natürlich den p-Wert nehmen, wie er ist und das Signifikanzniveau halbieren, so wie man es auch beim "altmodischen" Test mit tabellierten kritischen Werten macht.