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Lernen Annahmen des T-Tests | Statistische Tests
Statistik Lernen mit Python
course content

Kursinhalt

Statistik Lernen mit Python

Statistik Lernen mit Python

1. Grundlagen
2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
3. Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
5. Konfidenzintervall
6. Statistische Tests

book
Annahmen des T-Tests

Die Hauptidee hinter dem t-Test ist, dass er der t-Verteilung folgt. Damit dies zutrifft, werden einige wichtige Annahmen getroffen:

  1. Varianzhomogenität. Die Varianzen der beiden verglichenen Gruppen sollten ungefähr gleich sein;

  2. Normalverteilung. Beide Stichproben sollten in etwa einer Normalverteilung folgen;

  3. Unabhängigkeit. Die Stichproben müssen unabhängig sein, was bedeutet, dass die Werte in einer Gruppe nicht von denen der anderen Gruppe beeinflusst werden dürfen.

Es ist wichtig zu beachten, dass der t-Test ungenaue Ergebnisse liefern kann, wenn diese Annahmen nicht erfüllt sind.

Es gibt verschiedene Arten von t-Tests, die Verstöße gegen einige der Annahmen berücksichtigen:

  • Wenn die Varianzen unterschiedlich sind, kann Welch's t-Test durchgeführt werden. Die Idee ist die gleiche. Der einzige Unterschied liegt in den Freiheitsgraden. Welch's t-Test anstelle des gewöhnlichen t-Tests in Python durchzuführen, ist so einfach wie das Setzen von equal_var=False;

  • Wenn die Stichproben nicht unabhängig sind (zum Beispiel, wenn die Mittelwerte derselben Gruppe zu verschiedenen Zeitpunkten verglichen werden sollen), kann ein gepaarter t-Test durchgeführt werden. Ein gepaarter t-Test wird in einem späteren Kapitel behandelt.

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Wählen Sie für jeden Fall den passenden Typ des t-Tests aus:

Normality, Homogeneity but no Independence —
Normality, Homogeneity, Independence —

Normality, Independence but no Homogeneity —

Click or drag`n`drop items and fill in the blanks

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 6. Kapitel 5

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Die Hauptidee hinter dem t-Test ist, dass er der t-Verteilung folgt. Damit dies zutrifft, werden einige wichtige Annahmen getroffen:

  1. Varianzhomogenität. Die Varianzen der beiden verglichenen Gruppen sollten ungefähr gleich sein;

  2. Normalverteilung. Beide Stichproben sollten in etwa einer Normalverteilung folgen;

  3. Unabhängigkeit. Die Stichproben müssen unabhängig sein, was bedeutet, dass die Werte in einer Gruppe nicht von denen der anderen Gruppe beeinflusst werden dürfen.

Es ist wichtig zu beachten, dass der t-Test ungenaue Ergebnisse liefern kann, wenn diese Annahmen nicht erfüllt sind.

Es gibt verschiedene Arten von t-Tests, die Verstöße gegen einige der Annahmen berücksichtigen:

  • Wenn die Varianzen unterschiedlich sind, kann Welch's t-Test durchgeführt werden. Die Idee ist die gleiche. Der einzige Unterschied liegt in den Freiheitsgraden. Welch's t-Test anstelle des gewöhnlichen t-Tests in Python durchzuführen, ist so einfach wie das Setzen von equal_var=False;

  • Wenn die Stichproben nicht unabhängig sind (zum Beispiel, wenn die Mittelwerte derselben Gruppe zu verschiedenen Zeitpunkten verglichen werden sollen), kann ein gepaarter t-Test durchgeführt werden. Ein gepaarter t-Test wird in einem späteren Kapitel behandelt.

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Wir sind enttäuscht, dass etwas schief gelaufen ist. Was ist passiert?
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