1. Einführung Der F-Test prüft, ob die Varianzen von zwei Stichproben im statistischen Sinne gleich sind, das heisst homogen, und folglich aus derselben Grundgesamtheit stammen. Der F-Test umfasst eine Gruppe statistischer Verfahren, bei denen die Teststatistik F-verteilt ist. Varianzhomogenität ist beispielsweise eine Voraussetzung des t-Tests für unabhängige Stichproben und bei Varianzanalysen (ANOVA). T-Test bei unabhängigen Stichproben in SPSS durchführen - Björn Walther. Der F-Test und Varianten davon, wie beispielsweise der Levene-Test, werden verwendet, um diese Voraussetzung zu prüfen. Die Fragestellung des F-Tests wird oft so verkürzt: "Unterscheiden sich die Varianzen eines interessierenden Merkmals in zwei unabhängigen Stichproben? " 1. Beispiele für mögliche Fragestellungen Unterscheiden sich Physik- und Psychologiestudierende hinsichtlich der Varianz ihres Intelligenzquotienten? Ist der Unterschied bezüglich der Varianz des Preises eines Produktes in zwei Detailhandelsgeschäften zufällig? Unterscheidet sich die Varianz der Dauer der täglichen Internetnutzung (in Stunden) bei jungen und älteren Erwachsenen?
532, p <. 4 Berechnung der Effektstärke Um die Bedeutsamkeit eines Ergebnisses zu beurteilen, werden Effektstärken berechnet. Im Beispiel ist der Mittelwertsunterschied zwar signifikant, doch es stellt sich die Frage, ob der Unterschied gross genug ist, um ihn als bedeutend einzustufen. Es gibt verschiedene Arten die Effektstärke zu messen. Stata t-Test unabhängig - Datenanalyse mit R, STATA & SPSS. Zu den bekanntesten zählen die Effektstärke von Cohen (d) und der Korrelationskoeffizient (r) von Pearson. Der Korrelationskoeffizient eignet sich sehr gut, da die Effektstärke dabei immer zwischen 0 (kein Effekt) und 1 (maximaler Effekt) liegt. Wenn sich jedoch die Gruppen hinsichtlich ihrer Grösse stark unterscheiden, wird empfohlen, d von Cohen zu wählen, da r durch die Grössenunterschiede verzerrt werden kann. Zur Berechnung des Korrelationskoeffizienten r werden der t-Wert und die Freiheitsgrade (df) verwendet, die Abbildung 6 entnommen werden können: Für das obige Beispiel ergibt das folgende Effektstärke: Zur Beurteilung der Grösse des Effektes dient die Einteilung von Cohen (1992): r =.
Dies tun wir im letzten Teil. T test unabhängige stichproben en. 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
Der t-Test für zwei abhängige Stichproben ist ein Lagetest und zählt zu den parametrischen (verteilungsabhängigen) Verfahren.
27). Es muss also davon ausgegangen werden, dass sich die Varianzen der Einstiegsgehälter der beiden Absolventengruppen nicht unterscheiden ( F (15, 18) = 1. 65, p =. 380, n = 35). 3. Der F-Test mit SPSS 3. SPSS-Befehle Es ist nicht möglich, den F-Test direkt mit SPSS durchzuführen. Entweder werden die Varianzen der beiden Stichproben mit Hilfe deskriptiver Statistiken ermittelt oder es wird ein Umweg über einen t-Test gegangen, wie weiter unten besprochen wird. T test unabhängige stichproben 2. SPSS-Befehl via deskriptive Statistiken SPSS-Menü: Analysieren > Deskriptive Statistiken > Häufigkeiten Abbildung 4: Klicksequenz in SPSS Hinweis Unter Statistiken können die Kennwerte angegeben werden, die SPSS ausgeben soll. Zur manuellen Berechnung des F-Tests werden die Varianzen benötigt. SPSS-Syntax FREQUENCIES VARIABLES= Jahresgehalt_BWL Jahresgehalt_Jus /FORMAT=NOTABLE /STATISTICS=VARIANCE MEAN /ORDER=ANALYSIS. 3. Ergebnisse via deskriptive Statistiken Abbildung 5: SPSS-Output – Deskriptive Statistiken Unter Verwendung der Varianzen (Abbildung 5) lassen sich, wie im Unterkapitel Berechnung der Teststatistik beschrieben, der F – Wert und das zugehörige Signifikanzniveau bestimmen.
10 entspricht einem schwachen Effekt r =. 30 entspricht einem mittleren Effekt r =. 50 entspricht einem starken Effekt Damit entspricht eine Effektstärke von. 35 einem mittleren Effekt. 3. 6. T-Test (für unabhängige und abhängige Stichproben). Eine typische Aussage Schulklasse B, die ein Training erhalten hat, schneidet im Gedächtnistest besser ab ( M = 81. 56, SD = 10. 198, n = 25) als Schulklasse A ( M = 74. 32, SD = 9. 668, n = 22), welche kein Training erhalten hat, t (45) = -2. Die Effektstärke nach Cohen (1992) liegt bei r =. 35 und entspricht damit einem mittleren Effekt.
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