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Beispiel: (einseitiger) gepaarter t-Test Das oben genannte Beispiel soll ausgeführt werden, allerdings (um die Berechnungen zu vereinfachen) nur mit 5 Teilnehmern. Die gemessenen Ruhepulse vor und nach dem mehrmonatigen Sportprogramm und die jeweiligen Differenzen zwischen den beiden Messwerten sind: Es handelt sich um einen einseitigen Test, da man nur wissen möchte, ob das Sportprogramm einen positiven (den Ruhepuls senkenden) Effekt hat. Hypothesen aufstellen Die Hypothesen für diesen gepaarten t-Test lauten: Nullhypothese H 0: μ 2 = μ 1 Alternativhypothese H 1: μ 2 < μ 1 (Ruhepuls nach dem Sportprogramm niedriger) Teststatistik berechnen Zunächst wird der arithmetische Mittelwert der Differenzen berechnet: (2 - 10 + 2 - 5 - 8) / 5 = -19/5 = -3, 8. T test berechnen. Nun wird die Stichprobenvarianz berechnet: [(2 - -3, 8) 2 + (-10 - -3, 8) 2 + (2 - -3, 8) 2 + (-5 - -3, 8) 2 + (-8 - -3, 8) 2] / (5 - 1) = 124, 80 / 4 = 31, 2. Und daraus die Stichprobenstandardabweichung √31, 2 = 5, 585696. Die Teststatistik lautet: $$t = \sqrt{n} \cdot \frac{\bar x}{s} = \sqrt{5} \cdot \frac{-3, 8}{5, 585696}$$ $$= -1, 521217$$ Testentscheidung treffen In der Tabelle der t-Verteilung findet man für ein Signifikanzniveau von 0, 05 und 4 Freiheitsgrade (Anzahl der Freiheitsgrade = Stichprobenumfang - 1 = 5 - 1 = 4) den t-Wert von 2, 1318.
Diese Entscheidung sollten Sie treffen, bevor Sie Ihre Daten erfassen oder Berechnungen anstellen. Diese Entscheidung müssen Sie für alle drei Arten von t -Tests auf Mittelwerte treffen. Ziehen wir zur Erklärung den Ein-Stichproben- t -Test heran. Angenommen, wir haben eine zufällige Stichprobe aus Proteinriegeln und auf der Verpackung der Riegel wird ein Wert von 20 Gramm Protein pro Riegel angepriesen. Die Null-Hypothese lautet, dass der unbekannte Populationsmittelwert 20 beträgt. T test berechnung en. Wir wollen im Beispiel einfach nur wissen, ob uns die Daten einen unterschiedlichen Populationsmittelwert zeigen. In diesem Fall lauten unsere Hypothesen: $ \mathrm H_o: \mu = 20 $ $ \mathrm H_a: \mu \neq 20 $ Hier haben wir es mit einem Test mit zwei Verteilungsenden zu tun. Wir werden die Daten nutzen, um herauszufinden, ob sich der Stichprobendurchschnitt ausreichend nach oben oder nach unten von 20 unterscheidet, um daraus die Schlussfolgerung abzuleiten, dass der unbekannte Populationsmittelwert von 20 verschieden ist.
Mittelwert und Standardabweichung der Grundgesamtheit, also aller Chipstüten, sind uns nicht bekannt. Wir stellen die Nullhypothese entgegen unserer Annahme auf als: Und die Gegenhypothese: Wir kaufen als Stichprobe zwanzig Packungen Chips und wiegen den Inhalt. Wir gehen davon aus, dass die Füllmenge normalverteilt ist und wir so mit der t-Verteilung rechnen können: Wir berechnen den Mittelwert des Packungsinhaltes als 195, 44g und die Standardabweichung s als 7, 28g. Wir setzen folgende Werte in die Formel ein: Wir berechnen den t-Wert für Einstichprobentests: Wir möchten mit der Entscheidung zu 95% sicher sein, also liegt die Irrtumswahrscheinlichkeit bei 5% und das Signifikanzniveau bei 0, 05. T test berechnung in english. In der t-Test Tabelle findet sich bei 𝛼 = 0, 05 und 𝜈 = 19 ein Wert von 1, 729. Da wir einen linksseitigen Test durchführen, müssen wir den Wert negativieren, erhalten also -1, 729. Wir haben festgelegt, dass wir die Nullhypothese annehmen für Werte die größer oder gleich sind. -2, 801 ist kleiner als -1, 729 und somit lehnen wir die Nullhypothese ab und wissen, dass die Packungen mit 95%iger Sicherheit zu gering befüllt sind.