Unabhängiger T-Test Statistik Auswerten

Wissenschaft Mathematik
#1

Ich muss morgen ein Referat halten und ich bin fast fertig mit der statistischen Auswertung, jedoch weiß ich nicht, wie ich die Werte vom unabhängigen T-Test deuten soll… ich denke, dass nimmt 30sek eures wertvollen Lebens in Anspruch, wenn mir jemand hilft… Das Problem ist, dass ich nichts „falsch“ machen will, sonst hätte ich mir durch Bücher etc. geholfen…

F ,016
Signifikanz ,902
T -533
-533
df 18
17,998
Sig(2Stg.) ,600
,600
Mittlere Differenz -,300
-,300
Standardfehler der Differenz ,563
,563
95% Konfidenzintervall der Differenz
Untere: -1,482
-1,482
Obere: ,882
,882

Wenn ich mich nicht täusche, muss ich irgendwas mit der Signifikanz anfangen…

#2

Hallo,

es wäre hilfreich gewesen, wenn du geschrieben hättest, worum es bei dieser Geschichte überhaupt geht (wer-weisss-was-Nutzer sind zwar superintelligent, aber keine Hellseher*). Hast du eine Regressionsanalyse gemacht oder was steckt dahinter? Spontant aus den Ergebnissen hätte ich gesagt, dein Test testet irgendetwas gegen null. Offensichtlich ist aber keine signifikante Abweichung von null gegeben, d.h. dein Parameter könnte durchaus den Wert null annehmen. Wenn du tatsächlich eine Regression gemacht hast, hast du damit ein Problem an der Backe, denn damit herrscht offensichtlich keine Abhängigkeit zwischen den Variablen und du kannst keine Aussage über das Verhältnis zwischen den Variablen machen.

Mehr kann ich so dazu nicht sagen.

Herzliche Grüße

Andreas

* Das war ironisch.

#3

Also ich habe fiktive Datensätze über die „Treffsicherheit beim Golfen“ bekommen und muss halt testen, ob es einen Unterschied zwischen Männern und Frauen gibt. Stichprobenumfang liegt bei 20, also zehn Männer und zehn Frauen. Mittelwert der Männer liegt bei 4,3 - der der Frauen bei 4,6.

Normalverteilung liegt vor…

Hilft das weiter ?

Gruß und danke schonmal

#4

ich kann nicht genau sehen was du gemacht hast. Allerdings wird beim T-test getestet ob zwei mittelwerte statistisch signifikant voneinander abweichen. Die Null-Hypothese ist, das sie nicht abhaengig sind. Mit einem Signifikanznviveau von .902 kann die Nullhypothese nicht abgelehnt werden. Man fordert fuer gewoehnlich ein Significanzniveau von .05 oder weniger um die Nullhypothese abzulehnen.

#5

Was wiederum heißt, dass die es keine Unterschiede zwischen meinen „Testpersonen“ gibt?
Also, dass Frauen nicht unbedingt schlechter im Golfen sind, als die Männer?

Konntest du das hier überhaupt sehen? Also ich habe fiktive Datensätze über die „Treffsicherheit beim Golfen“ bekommen und muss halt testen, ob es einen Unterschied zwischen Männern und Frauen gibt. Stichprobenumfang liegt bei 20, also zehn Männer und zehn Frauen. Mittelwert der Männer liegt bei 4,3 - der der Frauen bei 4,6.

Normalverteilung liegt vor…

Hilft das weiter ?

Gruß und danke schonmal

… bin neu hier und da stand nur „An XXX“, also keine Ahnung, ob es öffentlich war.

#6

na, wie gesagt: mit einem signifikanzniveau von .902 ist der unterschied nicht statistisch signifikant.

#7

ich vermute, du hast einen SPSS-Output, der verstümmelt wieder gegeben wurde.

Der F-Test deutet auf einen Levene-Test zur Überprüung der Gleichheit der Varianzen hin. Die H0 (Varianzgleichheit) kann angenommen werden, der t-Test ist also angebracht.

Bei den 18 Fällen genügt der Unterschied der Mittelwerte nicht, um die H0 (die Mittelwertsdifferenz ist Null) zurück zu weisen.

Vermutlich gibt es also keinen Unterschied zwischen den beiden Gruppen.

Gruß, Walter.

#8

Hi,

nichts falsch machst du, wenn du sagst, dass der mittlere Unterschied -0.3 war (welche Gruppe war also „besser“?) mit einem Se von 0.563. Daraus resultiert unter Zuhilfenahme eines t-tests das 95% Konfidenzintervall von -1.482 bis 0.882. Da hier die 0 drin enthalten ist ist das Ergebnis nicht stat.(!) signifikant, was man auch am p-Wert sieht, der mit 0.902 deutlich größer ist als das übliche signifikanzniveau von 5% bzw. 0.05.

Viel Glück,
JPL

#9

Okay, keine Regression. Glück gehabt!! Ergebnis ist also, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen Männern und Frauen gibt, was bei einer so kleinen Stichprobe auch kein Wunder ist. Da müsste die Differenz schon deutlich höher ausfallen. Jetzt ist es wahrscheinlich sowieso zu spät (du hattest gesagt, du müsstest heute vortragen), aber wenn die Daten sowieso fiktiv sind, warum arbeitest du dann nicht mit vernünftig großen Stichproben???

Gruß, Andreas

#10

Hallo yanne,

der T-Test prüft auf einen überzufälligen Unterschied. Ein Unterschied wird als nicht zufällig angesehen, wenn der errechnete Signifikanz-Wert UNTER der vorher festgelegten Signifikanzschwelle (alpha) liegt.

In verhaltenswissenschaftlichen Untersichung liegt alpha meist bei 0,05. In diesem Fall könnte Dein T-Test also einen überzufälligen Unterschied NICHT belegen.

Viele Grüße,
Kutya

#11

Sorry, aber da kann ich leider nicht weiter helfen.Gruß Robert

#12

Moin!

Hier wurden ja schon einige Aussagen gemacht. Dennoch möchte ich ein paar Kleinigkeiten ergänzen, von denen ich denke, dass diese doch wichtig sind. Auch wenn dein Referat vorüber ist (ich hoffe, du bist gut durchgekommen damals!).

Also, wie bereits gesagt wurde, handelt es sich um einen stark fragmentierten Output, der aber doch in den ersten Zeilen verrät, dass ein Test auf Varianzgleichheit (Varianzhomogenität) durchgeführt wurde. Diese ist neben der Forderung auf Normalverteilung eine der Voraussetzungen für einen t-Test.
Der t-Test ist allerdings ein äußerst robustes Verfahren.
Das Attribut unabhängig meint lediglich, dass die Daten aus beiden Gruppen nicht zusammenhängen. Sollte dies der Fall sein, müssten wir uns die Paar-differenzen anschauen.
Für dich ist tatsächlich der p-Wert wichtig. P steht für probability und meint die "Mindest-"Auftrittswahrscheinlichkeit dieser Differenz unter der Annahme der Gültigkeit der Nullhypothese. Anders herum gesagt, sollte die Nullhypothese gelten, tritt dieses Ereignis mindestens mit einer Wahrscheinlichkeit von p= 60%
und geringer auf. Das bedeutet, deine Alternativhypothese, dass der Mittelwertsunterschied ungleich 0 ist, kann verworfen werden.

Die Annahme jedoch, die hier einige formulieren, dass man die Nullhypothese damit bestätigen kann, ist bei dir erst einmal nicht gegeben, da deine Studie unterpowert ist. Es reicht nicht, einfach über 20 Daten einen t-test zu machen. Man muss vorher zunächst einmal die Nullhypothese formulieren.
Auch hier wurden einige abenteuerliche Definitionen gegeben: eine Nullhypothese muss nicht immer bedeuten, dass die Mittelwerte sich nicht unterscheiden. Hat man eine gerichtete Alternativhypothese, muss man mehrere Szenarien als Nullhypothese beachten!! Auf alle Fälle ist die Aussage falsch, dass die Nullhypothese von einer Abhängigkeit der Daten ausgeht!
Danach muss man eine Effektgröße und eine Größe für den Beta-Fehler gemacht werden um dann die Stichprobengröße zu berechnen.
Es könnte ja sein, dass in deinem Beispiel ja doch einen Unterschied zwischen Männern und Frauen geben, der sich aber auf Grund der zu geringen Stichprobengröße nicht durchsetzen konnte.
Schau mal bei http://www.musicians-on-stage.de/?p=396 vorbei, wenn du noch ein paar Infos zum t-Test für unabhängige Stichproben wissen möchtest. Hier geht es allerdings schwerpunktmäßig um die Umsetzung eines derartigen t-Tests in R, das Prinzip ist aber das gleiche