Sie erstellen also Statistiken und wissen, dass Sie einen t-Test verwenden müssen, wissen aber nicht, welche Art von t-Test Sie verwenden sollen? Dieser einfache Artikel zeigt Ihnen, wie Sie feststellen können, ob ein gepaarter, ungepaarter oder Einstichproben-t-Test in Ihrer speziellen Situation geeignet ist.
Fragen Sie sich: Möchte ich die Mittelwerte zweier Gruppen vergleichen oder interessiert es mich nur, wie der Mittelwert einer einzelnen Gruppe mit einer Zahl verglichen wird? Wenn Sie die Mittelwerte zweier Gruppen vergleichen möchten, fahren Sie mit Schritt 2 fort.
Wenn Sie sich jedoch nur darum kümmern, wie der Mittelwert einer einzelnen Gruppe im Vergleich zu einer einzelnen Zahl abschneidet, verwenden Sie einen t-Test bei einer Stichprobe. Ein Beispiel für einen Fall, in dem ein t-Test bei einer Stichprobe angemessen ist, wäre, wenn getestet wird, ob der durchschnittliche Schüler signifikant mehr konsumiert als 2000 Kalorien pro Tag (z. B. vergleichen Sie die durchschnittliche Anzahl der verbrauchten Kalorien, um zu sehen, ob sie signifikant größer ist als die Anzahl 2000).
Wenn Sie die Mittelwerte zweier Gruppen vergleichen, fragen Sie sich als nächstes: Stammen die beiden Zahlengruppen, die wir vergleichen, von denselben Personen? Wenn dies der Fall ist, müssen wir einen t-Test mit gepaarten Stichproben (auch bekannt als t-Test mit wiederholten Stichproben) verwenden.
Nehmen wir zum Beispiel an, wir vergleichen das Gewicht jeder Person in einer Gruppe von Personen vor der Diät mit ihrem Gewicht nach Abschluss des Diätprogramms. Wir wollen wissen, ob das Gewicht jeder Person nach dem Programm signifikant höher ist als ihr Gewicht zuvor. Die beiden Zahlengruppen, die wir vergleichen, stammen von derselben Gruppe von Personen: Eine Gruppe repräsentiert ihr Gewicht vor der Behandlung und die andere Gruppe repräsentiert ihr Gewicht nach der Behandlung. Dies wird als In-Subjekt-Variable bezeichnet. Verwenden Sie in einem solchen Fall einen t-Test mit gepaarten Stichproben (auch bekannt als t-Test mit wiederholten Stichproben).
Es gibt noch einen weiteren Fall, in dem ein t-Test mit gepaarten Stichproben angebracht ist: Wenn der Forscher ein "angepasstes" Design durchführt, bei dem er absichtlich Paare von Themen, die in verschiedenen Merkmalen ähnlich sind (z. B. Alter, Geschlecht, Krankengeschichte usw.) Jedes Mal, wenn Zahlen in der ersten und zweiten Gruppe gepaart werden, gibt es eine sinnvolle Beziehung zwischen einem Wert in der ersten Gruppe von Werten und dem entsprechenden Wert in der zweiten Gruppe von Werten ist, ist ein t-Test mit gepaarten Stichproben angemessen.
In allen anderen Fällen, in denen ein t-Test angebracht ist, ist es am besten, einen t-Test bei unabhängigen Stichproben zu verwenden. Dies ist für "Zwischen-Themen"-Designs geeignet, bei denen zwei Gruppen von Probanden sich bei einer kritischen Manipulation unterscheiden sollen. Wenn Sie beispielsweise die Wirkung von Koffein auf das Pflanzenwachstum testen, können Sie zwei Gruppen haben: eine Kontrollgruppe, der Wasser verabreicht wurde, und einer Versuchsgruppe von Pflanzen, die Koffein erhielten Lösung. Da Sie in jeder Gruppe völlig unterschiedliche Pflanzen verwenden, gibt es keine sinnvolle Paarung zwischen den Werten in den beiden Gruppen, und Sie sollten einen t-Test für unabhängige Stichproben verwenden.
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