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Zwei abhängige Stichproben

WebinarTerminankündigung aus unserem Online-Kurs Volks- und Betriebswirtschaft:
 Am 12.01.2017 (ab 18:00 Uhr) findet unser nächstes Webinar statt.
Gratis-Webinar Grundbegriffe der Bilanzierung
- In diesem 60-minütigen Gratis-Webinar gibt Daniel Lambert einen Überblick über die zentralen Begriffe der Bilanzierung - hier im Besonderen dem Bilanzausweis.
[weitere Informationen] [Terminübersicht]

Liegen abhängige Stichproben vor, kann der t-Test hier auch verwendet werden, um zu prüfen, wie sich die Mittelwerte zueinander verhalten. Abhängige Stichproben (welche auch gepaarte Stichproben genannt werden) liegen z.B. vor, wenn man Werte vergleicht, die beispielsweise in einem zeitlichen Abhängigkeitsverhältnis stehen. So kann es sich zum Beispiel um das Gewicht vor und nach einer Diät handeln. Mit diesem t-Test können also Zusammenhänge nachgewiesen werden.

Da wir in unserem Datensatz keine Variablen haben, die für eine solche Analyse geeignet wären, konstruieren wir uns eine weitere Variable hinzu. In der unten stehenden Grafik sehen Sie, dass wir eine zusätzliche Variable kreiert haben, bei welcher wir das Alter + 25 Jahre gerechnet haben. Dann haben wir noch bei einigen Werten WILLKÜRLICH die Werte verändert. Warum, erfahren Sie im Video.

Neue Variable
Neue Variable

 

t-Test bei abhängigen Stichproben
t-Test bei abhängigen Stichproben

Statistik für Stichproben mit paarigen Werten

 

Mittelwert

H

Standardabweichung

Standardfehler Mittelwert

Paar 1

Alter in Jahren

42,06

6400

12,290

,154

alter_2

67,0520

6400

12,29383

,15367

 

Korrelationen für Stichproben mit paarigen Werten

 

H

Korrelation

Sig.

Paar 1

Alter in Jahren & alter_2

6400

,999

,000

 

Test für Stichproben mit paarigen Werten

 

Paar 1

Alter in Jahren - alter_2

Paarige Differenzen

Mittelwert

-24,99344

Standardabweichung

,63469

Standardfehler Mittelwert

,00793

95% Konfidenzintervall der Differenz

Unterer

-25,00899

Oberer

-24,97788

t

-3150,314

df

6399

Sig. (2-seitig)

,000

(invertiert)

An diesem Test sehen wir, dass hier ein Zusammenhang nahezu eindeutig festgestellt ist. Wir haben ein Konfidenzniveau von 95% festgelegt und haben dennoch sehr enge Grenzen. Darüber hinaus zeigt SPSS eine Signifikanz (wieder müsste es p-Wert, oder Alpha-Fehler heißen) von 0,000 an. Wichtig ist, dass es sich hierbei auch um einen gerundeten Wert handelt, weil voreingestellt ist, dass SPSS nur auf drei Nachkommastellen genau anzeigt.

Wir können hier also (was ja auch zu erwarten war) einen Zusammenhang mit sehr großer Wahrscheinlichkeit nachweisen.

Video: Zwei abhängige Stichproben

Mithilfe des t-Tests für zwei abhängige Stichproben können Zusammenhänge festgestellt werden.
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Diese Themen werden im Kurs behandelt:

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  • Grundlagen
    • Aufbau
    • Einführung
    • Erste Schritte
    • Datenmatrix, Zeilen, Spalten
    • Dateneingabe
  • Daten
    • Definieren und Validieren
      • Einleitung zu Definieren und Validieren
      • Eigenschaften definieren
      • Messniveau festlegen
    • Strukturieren, Sortieren und Transponieren
      • Sortieren
      • Fälle auswählen
  • Transformieren
    • Berechnen, verschieben, zählen
    • Umcodieren und klassieren
  • Statistische Kennzahlen (Deskriptive Statistik)
    • Einleitung zu Statistische Kennzahlen (Deskriptive Statistik)
    • Häufigkeiten
    • Fälle zusammenfassen
    • Kreuztabellen
  • Mittelwertvergleiche
    • Einleitung zu Mittelwertvergleiche
    • T-Test
    • Zwei unabhängige Stichproben
    • Zwei abhängige Stichproben
  • Korrelationsanalyse
    • Statistische Grundlagen
      • Zusammenhangsmaße auf Nominal- und Ordinalskala
        • Korrelationsanalysen
        • Zusammenhangsmaße auf der Nominalskala
        • Zusammenhangsmaße auf der Ordinalskala
      • Zusammenhangsmaße auf metrischen Skalen
        • Übersicht
        • Bravais-Pearsonscher Korrelationskoeffizient
        • Korrelationskoeffizient von Ferchner
    • Durchführung in SPSS
      • Einleitung zu Durchführung in SPSS
      • Bivariat
      • Partiell
  • Regressionsanalyse
    • Einleitung zu Regressionsanalyse
    • Lineare Regression
    • Nichtlineare Regression
  • Einfaktorielle Varianzanalyse
    • Mathematische Grundlagen
    • Varianzanalyse in SPSS
  • Clusteranalyse
    • Einführung
    • Distanzmaße
    • Hierarchische Klassifikation
      • Einleitung zu Hierarchische Klassifikation
      • Linkage Methoden
      • Zentroidverfahren
    • Klassifikation von Variablen
  • 40
  • 13
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  • Odelette Bisson

    Odelette Bisson

    "Ich hatte zu Beginn des Studiums keine Ahnung von BWL. Dank wiwiweb.de hab ich jetzt den Durchblick!"
  • Andreas Sommer

    Andreas Sommer

    "Großes Lob für die guten Kurse! Ich hab zum Glück bestanden."
  • Barbara Kalb

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    "Die Videos von Daniel Lambert sind einfach klasse. Johnny Controlleti :)"

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