T-Test für 2 unverbundene Stichproben

T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon Maiz » Mo 19. Dez 2016, 17:09

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Hallo!

Habe den T-Test mithilfe von Excel durchgeführt. Es geht um 2 unverbundene Stichproben mit unterschiedlicher Varianz. Deshalb habe ich den Welch-Test angewandt. Meine Fragen hierzu:

Muss ich den T-Test in meinem Fall ein oder zweiseitig durchführen?
Wie genau kommt man im Allgemeinen vom T-Wert zum P-Wert? Excel gibt ja direkt den P-Wert aus.

Danke Leute!
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Re: T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon bele » Mo 19. Dez 2016, 17:18

Hallo!

ad 1) Kommt sehr genau auf die Fragestellung an. In der weit überwiegenden Zahl der Fälle ist ein zweiseitiger Test angemessen. Wäre es auch eine interessante Nachricht, wenn eine eigenständige Abteilung den Score senken würde? Würde so ein unerwartetes Ereignis berichtenswert sein? Dann zweiseitig testen.

ad 2) Es gibt Tabellen, mit denen man aus T-Wert und Zahl der Freiheitsgrade den p-Wert ablesen kann. Die Verwendung eines Computerprogramms dürfte aber der Regelfall sein.

LG,
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Re: T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon Maiz » Mo 19. Dez 2016, 17:50

Zu 1) Mit dem T-Test wird ja erstmal überprüft, ob sich die Mittelwerte statistisch voneinander unterscheiden, oder? Ob der Test dann ein oder zweiseitig ist, überprüft was genau? Also wenn ich den Test 2-Seitig ansetze, unterstelle ich, dass der Effekt in beide Richtungen gehen kann (positiv UND negativ?)

Versteh das noch nicht so ganz.

zu 2) http://images.slideplayer.org/3/901588/ ... lide_9.jpg Meinst du so eine Tabelle? Was ich nicht verstehe, der T wert muss doch größer Betrag 2 sein damit eine Signifikanz vorliegt. Wieso sind dort Werte für kleiner Betrag 2?
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Re: T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon PonderStibbons » Mo 19. Dez 2016, 19:00

Mit dem T-Test wird ja erstmal überprüft, ob sich die Mittelwerte statistisch voneinander unterscheiden, oder? Ob der Test dann ein oder zweiseitig ist, überprüft was genau?

Die Nullhypothese "M1 >= M2". Nicht die Nullhypothese "M1 ungleich M2"
Also wenn ich den Test 2-Seitig ansetze, unterstelle ich, dass der Effekt in beide Richtungen gehen kann (positiv UND negativ?)

A priori unterstellt man das, in der Tat.
Was ich nicht verstehe, der T wert muss doch größer Betrag 2 sein damit eine Signifikanz vorliegt.

Unter welchen Umständen muss der t-Wert > 2 sein?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon bele » Mo 19. Dez 2016, 19:19

Zu 1) hat PonderStibbons schon beantwortet.
Zu 2) Ja, so eine Tabelle meine ich und nein, der kritische Wert für t ist nur ganz selten 2. Wie auf der von Dir verlinkten Tabelle zu sehen ist.

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Re: T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon Maiz » Mo 19. Dez 2016, 20:22

Ich dachte ein t-wert muss größer Betrag 2 sein, damit eine Signifikanz vorliegt?

Und wenn H1 lautet: " die Abteilung hat einen positiven Einfluss "

Kann H0 dann lauten: " die Abteilung hat keinen Einfluss" oder MUSS H0 lauten: " die Abteilung hat einen negativen Einfluss ?"
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Re: T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon bele » Mo 19. Dez 2016, 22:39

Maiz hat geschrieben:Ich dachte ein t-wert muss größer Betrag 2 sein, damit eine Signifikanz vorliegt?

Stimmt aber trotzdem nicht. Außer in den ganz wenigen Fällen, wo es doch mal stimmt.

Und wenn H1 lautet: " die Abteilung hat einen positiven Einfluss "

Wenn Dich wirklich nur diese H1 interessiert, dann ist es ein einseitiger Test. Normalerweise lautet die H1 aber meistens: "die Abteilung hat einen Einfluss" und dann ist es ein zweiseitiger Test.

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Re: T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon Maiz » Di 20. Dez 2016, 00:23

Okay, verstehe. Wie muss dann H0 heißen, wenn H1 heißt "die Abteilung hat einen positiven Einfluss"?


Und versteh ich das richtig, die signifikanz des Tests lässt sich über den kritischen T-wert ( ermittelt durch Freiheitsgrade und Siginfikanzniveau) oder durch den P-Wert ermitteln?
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Re: T-Test für 2 unverbundene Stichproben

Beitragvon bele » Di 20. Dez 2016, 06:56

Der p-Wert zeigt an, ob etwas signifikant ist. Er ist interpretierbar als Wahrscheinlichkeit der Beobachtungen im Fall, dass die Nullhypothese gilt. Sind die Beobachtungen hinreichend unwahrscheinlich, verwirft man die Nullhypothese und spricht von Signifikanz.

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