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Dann können wir die Nullhypothese ablehnen. Die genauen mathematischen Berechnungen finden sich in den folgenden Abschnitten. Hypothesen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Für den Einstichproben-t-Test können drei verschiedene Hypothesenpaare (Nullhypothese vs. Alternativhypothese) formuliert werden: vs. (zweiseitiger Test), vs. (rechtsseitiger Test) und vs. (linksseitiger Test), Für alle drei Hypothesenpaare wird die gleiche Teststatistik benutzt, lediglich die Bereiche für die Ablehnung bzw. Annahme der Nullhypothese unterscheiden sich. T test für unabhängige stichproben spss. Mathematische Herleitung der Teststatistik [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Für eine normalverteilte Grundgesamtheit [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Sind unabhängige normalverteilte Zufallsvariablen mit Erwartungswert und Standardabweichung, und möchte man die Nullhypothese testen, dann liegt es nahe, ihr arithmetisches Mittel als Teststatistik zu benutzen. Sie ist namentlich ebenfalls normalverteilt mit Erwartungswert, hat aber die Standardabweichung.
Der Einstichproben-t-Test ( englisch one sample t-test) ist ein Signifikanztest aus der mathematischen Statistik. Er prüft anhand des Mittelwertes einer Stichprobe, ob der Mittelwert einer Grundgesamtheit gleich einem vorgegebenen Wert ist (bzw. kleiner oder größer). Eine entsprechende Erweiterung eines Mittelwertvergleiches für zwei (abhängige oder unabhängige) Stichproben ist der Zweistichproben-t-Test. Testidee [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Der Einstichproben-t-Test prüft (im einfachsten Fall) mit Hilfe des Mittelwertes einer Stichprobe, ob der Mittelwert der Grundgesamtheit verschieden von einem vorgegebenen Wert ist. Die untenstehende Grafik zeigt eine Grundgesamtheit (schwarze Punkte) und eine Stichprobe (rote Punkte), die zufällig aus der Grundgesamtheit gezogen wurde. Der Mittelwert der Stichprobe kann aus der Stichprobe berechnet werden, der Mittelwert der Grundgesamtheit ist jedoch unbekannt. Einstichproben-t-Test – Wikipedia. Man vermutet, z. B. wegen historischer Ergebnisse oder theoretischer Überlegungen, dass der Mittelwert der Grundgesamtheit verschieden von einem vorgegebenen Wert ist.
Aufgrund der Symmetrie der t-Verteilung ist. Wegen kann die Nullhypothese, dass der Erwartungswert der Laufzeit gleich 3, 5 Stunden ist, zum Signifikanzniveau abgelehnt werden. Die Akkus laufen im Mittel nicht 3, 5 Stunden, also mehr oder weniger. Einseitiger Test [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] In der Praxis hätte man einen einseitigen Test durchgeführt, denn nur wenn die Akkus mehr als 3, 5 Stunden laufen, dann ist man als Kunde zufrieden. Die Hypothesen zum Prüfen, ob die Akkus mindestens 3, 5 Stunden durchhalten, lauten dann Der Prüfwert ergibt sich wieder zu und kann auch zum Testen der einseitigen Hypothese zum Signifikanzniveau verwendet werden. Die Nullhypothese wird nun abgelehnt, wenn ist. Für ergibt sich. Und da gilt, können wir diese Nullhypothese ebenfalls ablehnen, d. h., wir konnten zeigen, dass die durchschnittliche Akkulaufzeit kleiner als 3, 5 Stunden ist. T-Test bei abhängigen Stichproben in SPSS durchführen - Björn Walther. Alternative Tests [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Im Fall, wenn der zentrale Grenzwertsatz für die Stichprobenvariablen nicht erfüllt ist oder wenn der zentrale Grenzwertsatz für die Stichprobenvariablen erfüllt ist und der Stichprobenumfang kleiner gleich 30 ist kann als Alternative der nichtparametrische Einstichproben-Median-Test eingesetzt werden.
Da man selten weniger als 20 Beobachtungsobjekte hat, berichte ich hier trotz N<20 ausnahmsweise Cohen's d. Hier ist ablesbar: d=-1, 636. Da Effektstärken immer positiv berichtet und interpretiert werden, ist d=1, 636. In früheren Versionen von SPSS muss die Berechnung manuell erfolgen. Dazu dient die folgende Formel mit t und der Wurzel der Stichprobengröße N. Das Ergebnis ist identisch zur SPSS-Ausgabe. Die erhaltenen Werte beurteilt man mit Cohen (1988), S. 25-26 bzw. Cohen (1992). ab 0, 2 klein, ab 0, 5 mittel und ab 0, 8 stark. T-test für unabhängige stichproben. Mit dem obigen Cohen's d von 1, 636 ist erkennbar, dass es ein starker Effekt ist, da es über der Grenze zum starken Effekt von d=0, 8 liegt. Reporting des gepaarten t-Tests Verglichen mit vor dem Training (M = 18, 76; SD = 9, 11) schaffen Probanden nach dem Training (M = 27, 65; SD = 13, 28) eine signifikant höhere Anzahl Wiederholungen, t(16) = 6, 74; p < 0, 001; d = 1, 64. Nach Cohen (1992) ist dieser Unterschied groß. Tipp zum Schluss Findest du die Tabellen von SPSS hässlich?