Ich versuchs mal (Ich würde an deiner Stelle mit 0.97 weiterrechnen, und eigentlich geben dir solche Programme, wenn es so etwas ist, was ich denke, immer Werte, die nicht überzufällig vom vorgegebenen Mittelwert abweichen.):
Ich weiss immer noch nicht so genau was du brauchst.
Wenn du die Streuungen kennst rechnet man sowiso mit Z-Werten.
Rechnet dir ein Programm den t-Wert aus, oder rechnest du den per Hand aus?
Wenn du per Hand rechnst, brauchst du die Formel?
Und wenn dein PC rechnet, hast du dann nicht einen Prob-Wert, ein „p“? Dann muss man nämlich nur Alpha mit dem Prob-Wert vergleichen. (Beim ungerichteten Testen, t-Test, p halbieren.)
zu den Hypothesen:
Die H0 wäre, das mü1 (mü sei dieser griechische Buchstabe, der für Populationsmittelwerte steht) genau gleich mü2 wäre. Also der Mittelwert der der Population der einen Gruppe sei gleich dem Mittelwert der Population der anderen Gruppe. Wir nehmen hier die griechischen Buchstaben, weil Populationsmittelwerte immer so was abstraktes sind.
Die H1 sagt, dass sich mü1 von mü2 unterscheidet. Also ungleich.
H0: mü1=mü2 (Nullhypothese / kein Effekt)
H1: mü1 ungleich mü2 (Alternativhypothese / vermuteter Effekt)
beim Ausrechnen von t-ber gibt man jetzt die Mittelwerte ein, z.B. 0.9-0.97… (dafür hat man eigentlich ein Programm)
Alpha ist die Irrtumswahrscheinlichkeit.
Wenn man den Mittelwert einer Stichprobe ausrechnet, ist das ja wahrscheinlich nicht der Mittelwert der Population, normalerweise liegt man etwas daneben. Wir könnten sogar total daneben liegen.
Deswegen sagen wir, dass wir wahrscheinlich richtig liegen. Z.B. mit 99%iger Sicherheit liegt der Populationsmittelwert in diesem Bereich. Oder mit 95%iger Sicherheit liegt der Populationsmittelwert in diesem Bereich um unseren gefundenen Stichprobenmittelwert herum. Im ersten Fall könnten wir uns zu 1% irren, im zweiten Fall könnten wir uns zu 5% irren. Das ist Alpha, die Irrtumswahrscheinlichkeit. Ein Alpha von 1% oder ein Alpha von 5%.
Das sind die abgeschnittenen Enden rechts und/oder links von der Normalverteilung.
Wenn jetzt unser berechneter Wert, unser ausgerechneter Wert, im Alpha-Bereich liegt, ist es sehr unwahrscheinlich, dass die beiden Mittelwerte sich nicht unterscheiden. Darum nimmt man dann immer die Alternativhypothese an. Wenn unser t-ber im 95%igen oder 99%igen Sicherheitsbereich liegt (auch Konfidenzintervall), dann sagen wir, dass sich die beiden Werte nicht überzufällig (signifikant) von einander unterscheiden. Und bleiben bei der H0.