Zwei abhängige Stichproben

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.

(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.