{"id":1267,"date":"2023-07-27T01:56:53","date_gmt":"2023-07-27T01:56:53","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarte-daten\/"},"modified":"2023-07-27T01:56:53","modified_gmt":"2023-07-27T01:56:53","slug":"gepaarte-daten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarte-daten\/","title":{"rendered":"Was sind verkn\u00fcpfte daten? (erkl\u00e4rung & beispiele)"},"content":{"rendered":"

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Wenn zwei Datens\u00e4tze gleich lang sind und jede Beobachtung aus einem Datensatz mit einer Beobachtung aus einem anderen Datensatz \u201egepaart\u201c werden kann, nennen wir dies gepaarte Daten<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"Gepaarte<\/p>\n

Damit zwei Datens\u00e4tze verkn\u00fcpft werden k\u00f6nnen, ist es wichtig, dass jede Beobachtung<\/a> aus einem Datensatz nur mit einer Beobachtung aus dem anderen Datensatz verkn\u00fcpft werden kann.<\/span><\/p>\n

Beispiele f\u00fcr abgeglichene Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n

Hier sind einige Beispiele f\u00fcr abgeglichene Daten:<\/span><\/p>\n

Beispiel 1: Doppelte Messungen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Angenommen, Forscher m\u00f6chten 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.<\/span><\/p>\n

Das Endergebnis sind zwei Datens\u00e4tze, in denen die Morgen- und Abendgewichte jeder Box einander \u201eabgeglichen\u201c werden k\u00f6nnen.<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel<\/p>\n

Beispiel 2: Vorher-Nachher-Messungen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Ein Arzt m\u00f6chte wissen, ob ein neues Medikament den Blutdruck von Patienten senken kann. Um dies zu testen, ma\u00df er den Blutdruck von 20 verschiedenen Patienten vor und nach der einw\u00f6chigen Einnahme des Medikaments.<\/span><\/p>\n

Das Endergebnis sind zwei Datens\u00e4tze, in denen der Blutdruck vor und nach jedem Individuum mit sich selbst \u201eabgeglichen\u201c werden kann.<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel<\/p>\n

So analysieren Sie gepaarte Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n

Es gibt zwei g\u00e4ngige Methoden zur Analyse gepaarter Daten:<\/span><\/p>\n

1. F\u00fchren Sie einen gepaarten T-Test durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Eine M\u00f6glichkeit, gepaarte Daten zu analysieren, besteht darin, einen t-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a> durchzuf\u00fchren, der die Mittelwerte zweier Stichproben<\/a> vergleicht, wenn jede Beobachtung aus einer Stichprobe mit einer Beobachtung aus der anderen Stichprobe abgeglichen werden kann.<\/span><\/p>\n

Dieser Test sagt uns, ob der Durchschnittswert zwischen den beiden Datens\u00e4tzen gleich ist.<\/span><\/p>\n

2. Berechnen Sie die Korrelation zwischen den beiden Datens\u00e4tzen.<\/strong><\/span><\/p>\n

Eine andere M\u00f6glichkeit, gepaarte Daten zu analysieren, besteht darin, die Korrelation<\/a> zwischen den beiden Datens\u00e4tzen zu berechnen.<\/span><\/p>\n

Dies gibt uns eine Vorstellung von der Richtung und St\u00e4rke der Beziehung zwischen den Werten der beiden Datens\u00e4tze.<\/span><\/p>\n

Gepaarte Daten und nicht \u00fcbereinstimmende Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n

Im Gegensatz zu gepaarten Daten liegen ungepaarte Daten<\/strong> vor, wenn Beobachtungen aus einem Datensatz nicht eindeutig einer Beobachtung aus einem anderen Datensatz zugeordnet werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Nehmen wir zum Beispiel an, Forscher m\u00f6chten wissen, ob ein bestimmtes Trainingsprogramm den durchschnittlichen vertikalen Sprung von Basketballspielern steigert.<\/span><\/span><\/p>\n

Eine M\u00f6glichkeit, dies mithilfe abgeglichener Daten<\/strong> zu testen, w\u00e4re die Messung des maximalen vertikalen Sprungs derselben 20 Spieler vor und nach der Verwendung des Trainingsprogramms:<\/span> <\/p>\n

\"Gepaarte<\/p>\n

Um dies anhand ungepaarter Daten<\/strong> 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:<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel<\/p>\n

Wenn wir mit gepaarten Daten arbeiten, verwenden wir einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a> , um zu bestimmen, ob die Differenz zwischen den Stichprobenmittelwerten unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n

Und wenn wir mit ungepaarten Daten arbeiten, verwenden wir einen t-Test f\u00fcr unabh\u00e4ngige Stichproben,<\/a> um zu bestimmen, ob die Differenz zwischen den Stichprobenmittelwerten unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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