So führen sie den welch-t-test in excel durch

Die gebräuchlichste Methode zum Vergleichen von Mittelwerten zwischen zwei unabhängigen Gruppen ist die Verwendung eines T-Tests bei zwei Stichproben . Dieser Test geht jedoch davon aus, dass die Varianzen zwischen den beiden Gruppen gleich sind.

Wenn Sie der Meinung sind, dass die Varianz zwischen den beiden Gruppen nicht gleich ist , können Sie den Welch-T-Test verwenden, der das nichtparametrische Äquivalent des T-Tests bei zwei Stichproben ist.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie den Welch-T-Test in Excel durchführen.

Beispiel: Welchs t-Test in Excel

In diesem Beispiel vergleichen wir die Ergebnisse von 12 Studenten, die zur Vorbereitung auf die Prüfung ein Prüfungsvorbereitungsheft verwendet haben, mit denen von 12 Studenten, die dies nicht getan haben.

Führen Sie mit den folgenden Schritten einen Welch’t-T-Test durch, um festzustellen, ob zwischen den beiden Gruppen ein Unterschied in den durchschnittlichen Prüfungsergebnissen besteht.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.

Tragen Sie zunächst die Prüfungsergebnisse in zwei Spalten ein:

Schritt 2: Führen Sie den Welch-T-Test durch.

Gehen Sie im oberen Menüband von Excel zur Registerkarte „Daten“ und klicken Sie auf „Datenanalyse“ . Wenn diese Option nicht angezeigt wird, müssen Sie zunächst die kostenlose Analysis ToolPak-Software installieren .

Sobald Sie auf Datenanalyse klicken, erscheint ein neues Fenster. Wählen Sie „T-Test: Zwei Stichproben unter der Annahme ungleicher Varianzen“ aus und klicken Sie auf „OK“ .

Geben Sie im neuen Fenster den Bereich der Datenwerte für Variable 1 und Variable 2 ein, einschließlich ihrer Gruppenbezeichnungen. Geben Sie für Hypothetical Mean Difference den Wert 0 ein. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben Labels . Lassen Sie Alpha auf 0,05 eingestellt. Wählen Sie für Ausgabebereich eine Zelle aus, in der die Testergebnisse angezeigt werden sollen. Klicken Sie dann auf OK .

Es erscheint automatisch folgende Ausgabe:

So interpretieren Sie das Ergebnis:

• Durchschnitt: Die durchschnittliche Prüfungspunktzahl für jede Gruppe.
• Varianz: Die Varianz der Prüfungsergebnisse für jede Gruppe.
• Beobachtungen: die Stichprobengröße für jede Gruppe.
• Hypothetische Mittelwertdifferenz: Mittelwertdifferenz zur Verwendung in der Nullhypothese des Tests.
• df: Die mit der Teststatistik zu verwendenden Freiheitsgrade, berechnet als n ₁ + n ₂ – 2.
• t Stat: Die Teststatistik für den Test.
• Einseitiger P(T<=t): Der mit der Teststatistik verknüpfte p-Wert für einen einseitigen Test. Ignorieren Sie dies, da wir einen zweiseitigen Test durchführen.
• P(T<=t) zweiseitig: p-Wert, der der Teststatistik für einen zweiseitigen Test zugeordnet ist. Da dieser Wert unter 0,05 liegt, würden wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schließen, dass die durchschnittliche Prüfungspunktzahl zwischen den beiden Gruppen auf dem Niveau von α = 0,05 statistisch signifikant unterschiedlich ist.

Schritt 3: Melden Sie die Ergebnisse.

Abschließend möchten wir über die Ergebnisse unseres Welch-T-Tests berichten. Hier ist ein Beispiel dafür:

Ein Welch-T-Test wurde durchgeführt, um festzustellen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied in den Prüfungsergebnissen zwischen einer Gruppe von Studenten, die ein Prüfungsvorbereitungsheft zur Prüfungsvorbereitung nutzten, und einer Gruppe, die es nicht nutzte, gab. Die Stichprobengröße für beide Gruppen betrug 12 Studierende.

Der T-Test von Welch ergab, dass zwischen den beiden Gruppen ein statistisch signifikanter Unterschied in den durchschnittlichen Prüfungsergebnissen (t=2,236, p=0,0421) bestand.