Was sind verknüpfte daten? (erklärung & beispiele)

Wenn zwei Datensätze gleich lang sind und jede Beobachtung aus einem Datensatz mit einer Beobachtung aus einem anderen Datensatz „gepaart“ werden kann, nennen wir dies gepaarte Daten .

Damit zwei Datensätze verknüpft werden können, ist es wichtig, dass jede Beobachtung aus einem Datensatz nur mit einer Beobachtung aus dem anderen Datensatz verknüpft werden kann.

Beispiele für abgeglichene Daten

Hier sind einige Beispiele für abgeglichene Daten:

Beispiel 1: Doppelte Messungen.

Angenommen, Forscher möchten wissen, ob eine Waage in einem bestimmten Lagerhaus zu jeder Tageszeit Kartons wiegen kann. Um dies zu testen, wiegen Forscher mit der Waage morgens und abends jeweils 30 verschiedene Kartons.

Das Endergebnis sind zwei Datensätze, in denen die Morgen- und Abendgewichte jeder Box einander „abgeglichen“ werden können.

Beispiel 2: Vorher-Nachher-Messungen.

Ein Arzt möchte wissen, ob ein neues Medikament den Blutdruck von Patienten senken kann. Um dies zu testen, maß er den Blutdruck von 20 verschiedenen Patienten vor und nach der einwöchigen Einnahme des Medikaments.

Das Endergebnis sind zwei Datensätze, in denen der Blutdruck vor und nach jedem Individuum mit sich selbst „abgeglichen“ werden kann.

So analysieren Sie gepaarte Daten

Es gibt zwei gängige Methoden zur Analyse gepaarter Daten:

1. Führen Sie einen gepaarten T-Test durch.

Eine Möglichkeit, gepaarte Daten zu analysieren, besteht darin, einen t-Test für gepaarte Stichproben durchzuführen, der die Mittelwerte zweier Stichproben vergleicht, wenn jede Beobachtung aus einer Stichprobe mit einer Beobachtung aus der anderen Stichprobe abgeglichen werden kann.

Dieser Test sagt uns, ob der Durchschnittswert zwischen den beiden Datensätzen gleich ist.

2. Berechnen Sie die Korrelation zwischen den beiden Datensätzen.

Eine andere Möglichkeit, gepaarte Daten zu analysieren, besteht darin, die Korrelation zwischen den beiden Datensätzen zu berechnen.

Dies gibt uns eine Vorstellung von der Richtung und Stärke der Beziehung zwischen den Werten der beiden Datensätze.

Gepaarte Daten und nicht übereinstimmende Daten

Im Gegensatz zu gepaarten Daten liegen ungepaarte Daten vor, wenn Beobachtungen aus einem Datensatz nicht eindeutig einer Beobachtung aus einem anderen Datensatz zugeordnet werden können.

Nehmen wir zum Beispiel an, Forscher möchten wissen, ob ein bestimmtes Trainingsprogramm den durchschnittlichen vertikalen Sprung von Basketballspielern steigert.

Eine Möglichkeit, dies mithilfe abgeglichener Daten zu testen, wäre die Messung des maximalen vertikalen Sprungs derselben 20 Spieler vor und nach der Verwendung des Trainingsprogramms:

Um dies anhand ungepaarter Daten zu testen, konnten die Forscher den maximalen vertikalen Sprung von 20 Spielern messen, die das Trainingsprogramm nicht verwendet hatten, und dann den maximalen vertikalen Sprung von 20 verschiedenen Spielern messen, die das Trainingsprogramm verwendet hatten. ‚Ausbildung:

Wenn wir mit gepaarten Daten arbeiten, verwenden wir einen T-Test für gepaarte Stichproben , um zu bestimmen, ob die Differenz zwischen den Stichprobenmittelwerten unterschiedlich ist.

Und wenn wir mit ungepaarten Daten arbeiten, verwenden wir einen t-Test für unabhängige Stichproben, um zu bestimmen, ob die Differenz zwischen den Stichprobenmittelwerten unterschiedlich ist.