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Was ist die Auswertung und Interpretation des t-Tests?
Die Auswertung und Interpretation des t-Tests ist relativ gleich, egal ob wir Varianzhomogenität (Homoskedasatizität) haben oder nicht.
Was ist die wichtigste Tabelle für den t-Test?
Die wichtigste Tabelle für die Auswertung und Interpretation des gepaarten t-Test ist der Test bei gepaarten Stichproben. Für unseren Beispielsatz sieht die Tabelle so aus:
Wie unterscheidet man einen t -Test von einem t-Test?
Generell unterscheidet man zwischen einen t -Test mit nur einer einzigen Stichprobe und einem mit zwei Stichproben. Am häufigsten wird der t -Test dort verwendet, wo eine kategorische dichotome Variable (z.B. Geschlecht) und eine Messvariable (z.B. Gewicht) vorhanden sind.
Wie ist der T-Wert bei zwei unabhängigen Stichproben?
Der t-Wert bei zwei unabhängigen Stichproben (X 1 und X 2) wird wie folgt berechnet: X ist die Zufallsvariable der Stichprobe n ist die Stichprobengröße der jeweiligen Gruppe ΣX² ist die Summe der quadrierten Messwerte ΣX ist die Summe der Messwerte
Wie berechnet man SPSS bei unabhängigen Tests?
In der Tabelle Test bei unabhängigen Stichproben finden wir die Ergebnisse des ungepaarten t-Tests. Für jede Testvariable berechnet SPSS zwei Spalten: eine für Varianzhomogenität und die zweite bei mangelnder Varianzhomogenität (Welch-Test). Bei gegebener Varianzhomogenität würden wir die erste Spalte interpretieren, die unter gelb markiert wurde:
Was sind quantitative Testergebnisse für Patienten mit Krankheit?
Typischerweise folgen solche quantitativen Testergebnisse (z. B. Leukozytenzahl bei Verdacht auf Appendizitis) irgendeiner Art von Verteilungskurve (nicht unbedingt eine normale Kurve, obwohl oft als solche dargestellt). Die Verteilung der Testergebnisse für Patienten mit Krankheit liegt auf einem anderen Punkt als die für Patienten ohne Krankheit.
Welche klinischen Variablen sind fortlaufend?
Andere klinische Variablen einschließlich vieler typischer diagnostischer Tests sind fortlaufend und haben eine unendliche Anzahl möglicher Ergebnisse (z. B. Leukozyten, Blutzucker).