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Wann macht T-Test Sinn?
Der t-Test ermöglicht es Dir, aufgrund der Realisationen Deiner Stichprobe(n) Hypothesen über den oder die Mittelwerte der Grundgesamtheit zu prüfen, wenn Du für die Grundgesamtheit Normalverteilung unterstellen kannst aber die Varianz der Grundgesamtheit nicht kennst.
Wann benutzt man t-Test und wann z Test?
Der t-Test basiert auf der Student’s t-Verteilung. Der Z-Test wird angewendet, wenn die Stichprobengröße groß ist, d.h. n > 30, und der t-Test ist akzeptabel, wenn die Stichprobengröße gering ist, in dem Sinne, dass n < 30 ist.
Welche Hilfsfunktionen werden bei statistischen Tests verwendet?
Teststatistiken werden als Hilfsfunktionen bei der Definition von statistischen Tests verwendet. So wird beispielsweise bei einem Hypothesentest die Nullhypothese abgelehnt, wenn die Teststatistik über oder unter einem vorher festgelegten Zahlenwert liegt.
Was muss man vor Durchführung des Tests festlegen?
Man muss sich vor Durchführung des Tests auf ein Signifikanzniveau, genannt (alpha), festlegen, das die maximale Wahrscheinlichkeit festlegt, mit der uns so ein Fehler passieren darf. Je sicherer wir mit unserer Entscheidung sein wollen, desto niedriger muss diese Fehlerwahrscheinlichkeit gewählt werden.
Wie kannst du einen t-Test durchführen?
Bevor du einen t -Test durchführen kannst, müssen deine Daten bestimmte Bedingungen erfüllen. Nur wenn alle Voraussetzungen erfüllt sind, liefert dein t- Test ein zuverlässiges Ergebnis: Die abhängige Variable ist intervall- oder ratioskaliert. Die Personen in den zwei Gruppen sind unabhängig voneinander.
Wie kann ich statistische Analysen mit Google-Tabellen durchführen?
Um statistische Analysen mit Google-Tabellen durchführen zu können, musst du das Add-On XLMiner Analysis ToolPak hinzufügen. Um den t-Test mit Google-Tabellen zu berechnen, gehe im Menü auf Selektiere Labels. Output Range: Markiere einen größeren Bereich im Arbeitsblatt unter den Datenfeldern, um dir die Ergebnisse des t-Tests anzeigen zu lassen.