Eventuell kann es bei depressiven Patienten aufgrund von Entscheidungsschwierigkeiten und Antriebshemmung zu einer Verlängerung der Bearbeitungszeit kommen. Auch das Alter des Patienten spielt eine Rolle bezüglich der Bearbeitungszeit. 6 Auswertung Die Werte der einzelnen Aussagen (0-3) werden addiert und mit Cut-off Werten verglichen. Nach der S3-Leitlinie/NVL Unipolare Depression gelten für den BDI-II folgende Werte: Wert Bezeichnung 0-12 Keine Depression bzw. klinisch unauffällig oder remittiert 13-19 Milde Depression 20-28 Mittlere Depression 29-63 Schwere Depression Diese Seite wurde zuletzt am 18. Der t-Test – Auswertung und Interpretation. August 2020 um 10:38 Uhr bearbeitet.
Tabelle: Test bei unabhängigen Stichproben (auszugsweise) F Signifikanz T df Mittl. Diff. Sig. (2-seit) Varianzen sind gleich 0, 364 0, 551 -4, 434 28 -16, 867 3, 883 0, 000 Var. sind nicht gleich 27, 664 Levene-Test der Varianzgleichheit Es lässt sich die Gleichheit der Varianz beider Gruppen analysieren. Dadurch kannst du erkennen, ob du die erste oder letzte Zeile der Tabelle für deine Interpretation verwenden möchtest. Liegt die Signifikanz des Levene-Tests unter dem gewohnten Wert von 0, 05, sind beide Varianzen gleich und die Nullhypothese wird abgelehnt. Der Wert von 0, 551 kann dich von der Gleichheit der Varianzen beider Gruppen ausgehen lassen. Interpretiert wird mit den Daten aus der ersten Reihe der Tabelle wie den T-Wert von -4, 434 mit den jeweiligen Freiheitsgraden (df = 28). Der t-Wert ist kleiner, so dass der der Mittelwert für die Größe bei den Frauen kleiner ausfällt als bei den Männern. Die Signifikanz liegt unter 0, 05, so dass die Nullhypothese, keine Unterschiede in den Mittelwerten, nicht zur Anwendung kommt.
Der Datensatz zeigt deutlich, dass bei den Mittelwerten der Größe signifikante Unterschiede bei Männern und Frauen bestehen. Voraussetzungen der Teststatistik für den t-Test Deine Daten müssen bestimmte Bedingungen erfüllen, damit du ein zuverlässiges Ergebnis erhältst. Die abhängige Variable muss intervall- oder ratioskaliert sein. Die Personen in den zwei Gruppen sind nicht voneinander abhängig. Du solltest das eventuell durch Zufallsstichproben prüfen! Falls die Anzahl deiner Stichprobe unter 30 Beobachtungen liegt, musst du deine abhängige Variable normalverteilen. Überprüfe die Erfüllung der Bedingung in SPSS mit dem Shapiro-Wilk- oder dem Kolmogorov-Smirnov-Test. Beachte: Sollte die Variable nicht der Normalverteilung unterliegen, bevorzuge den Wilcoxon- oder den Mann-Whitney-Test! Ergebnisse des t-Tests in wissenschaftlicher Arbeit auswerten und interpretieren In deiner Bachelor- oder Masterarbeit fasst du die Ergebnisse deines t-Tests zusammen, wobei du bei unabhängigen Stichproben beim Zweistichproben-t-Test auf jeden Fall angeben musst: Mittelwert und Standardabweichung für jede Gruppe T-Wert mit der Anzahl der Freiheitsgrade Signifikanz (Sig. )
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