Ein t-Test für unabhängige Stichproben ist eine statistische Methode, um zwei Stichproben hinsichtlich ihrer Mittelwerte zu vergleichen. Sie können beispielsweise die SAT-Werte von Männern und Frauen an einer bestimmten Universität oder die Körpergröße von 12-jährigen Jungen und Mädchen vergleichen.
Einfachheit der Interpretation
Die Ausgabe eines t-Tests bei unabhängigen Stichproben gibt an, wie unterschiedlich sich der Mittelwert einer Stichprobe vom Mittelwert der anderen Gruppe unterscheidet. Es gibt den Mittelwert jeder Gruppe und die durchschnittliche Differenz zwischen den Gruppen an. Es sagt Ihnen auch, ob dieser Unterschied statistisch signifikant ist. Die statistische Signifikanz ist ein Maß dafür, wie wahrscheinlich die Unterschiede so groß wie die in dieser Stichprobe sind, wenn die beiden Grundgesamtheiten, aus denen die Stichproben gezogen wurden, die gleichen Mittelwerte aufweisen.
Robustheit
Der t-Test bei unabhängigen Stichproben geht davon aus, dass die beiden Populationen normalverteilt sind (die glockenförmige Kurve) und haben die gleiche Varianz (die Varianz ist ein Maß für die Streuung a Verteilung ist). Der t-Test ist jedoch ziemlich robust gegenüber Verletzungen der ersten Annahme, und es gibt Methoden zur Verwendung des t-Tests mit zwei Stichproben aus Populationen mit ungleichen Varianzen.
Einfache Datenerfassung
Der t-Test bei unabhängigen Stichproben erfordert nur sehr wenige Daten: Einfach die Werte der Probanden aus jeder der beiden Gruppen für eine quantitative Variable. Der t-Test ist auch bei einer kleinen Anzahl von Probanden gültig und erfordert nur einen Wert von jedem Probanden.
Einfache Berechnung
Selbst T-Tests werden heutzutage fast immer mit Hilfe eines Computers durchgeführt. Aber die Formel für den t-Test bei unabhängigen Stichproben ist einfach, und dies macht es leicht zu verstehen, was vor sich geht. Dies ist besonders für Personen ohne große statistische Kenntnisse interessant.