{"id":1571,"date":"2023-07-25T20:02:58","date_gmt":"2023-07-25T20:02:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarter-vs-ungepaarter-t-test\/"},"modified":"2023-07-25T20:02:58","modified_gmt":"2023-07-25T20:02:58","slug":"gepaarter-vs-ungepaarter-t-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarter-vs-ungepaarter-t-test\/","title":{"rendered":"Gepaarter oder ungepaarter t-test: was ist der unterschied?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In der Statistik gibt es zwei Arten von <strong>T-Tests bei zwei Stichproben<\/strong> :<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gepaarter T-Test:<\/strong> Wird verwendet, um die Mittelwerte zweier Stichproben zu vergleichen, wenn jedes Individuum in einer Stichprobe auch in der anderen Stichprobe vorkommt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Ungepaarter T-Test:<\/strong> Wird verwendet, um die Mittelwerte zweier Stichproben zu vergleichen, wenn jedes Individuum in einer Stichprobe unabh\u00e4ngig von jedem Individuum in der anderen Stichprobe ist.<\/span><\/p>\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis:<\/strong> Ein ungepaarter T-Test wird \u00fcblicherweise als T-Test f\u00fcr unabh\u00e4ngige Stichproben bezeichnet.<\/span><\/em><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, ein Professor m\u00f6chte feststellen, ob zwei unterschiedliche Lerntechniken zu unterschiedlichen durchschnittlichen Pr\u00fcfungsergebnissen f\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um einen <strong>gepaarten T-Test<\/strong> durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnte er 10 Studenten rekrutieren und sie einen Monat lang eine Lerntechnik anwenden lassen und eine Pr\u00fcfung ablegen, sie dann einen Monat lang die zweite Lerntechnik anwenden lassen und eine weitere Pr\u00fcfung mit gleichem Schwierigkeitsgrad ablegen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So w\u00fcrden die Daten aussehen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15593\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/paired_unpaired1.png\" alt=\"\" width=\"401\" height=\"302\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da jeder Student in jeder Gruppe erscheint, w\u00fcrde der Professor einen gepaarten T-Test durchf\u00fchren, um festzustellen, ob die durchschnittlichen Ergebnisse zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um einen <strong>ungepaarten T-Test<\/strong> durchzuf\u00fchren, k\u00f6nnte er insgesamt 20 Studenten rekrutieren und sie nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen zu je 10 Personen aufteilen. Er k\u00f6nnte eine Gruppe bitten, eine Lerntechnik einen Monat lang anzuwenden, und die andere Gruppe, \u201edie zweite Lerntechnik f\u00fcr einen Monat zu verwenden\u201c. ein Monat. Monat und lassen Sie alle Sch\u00fcler die gleiche Pr\u00fcfung ablegen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So w\u00fcrden die Daten aussehen:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15594 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/paired_unpaired2.png\" alt=\"\" width=\"402\" height=\"303\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da die Studierenden einer Gruppe v\u00f6llig unabh\u00e4ngig von den Studierenden der anderen Gruppe sind, w\u00fcrde der Professor einen ungepaarten T-Test durchf\u00fchren, um festzustellen, ob die Durchschnittswerte zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich sind.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hypothesen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sowohl gepaarte als auch ungepaarte t-Tests basieren auf den folgenden Annahmen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Daten beider Proben wurden mithilfe einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/probenahmemethoden\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Zufallsstichprobenmethode<\/a> ermittelt.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Daten beider Stichproben sollten ann\u00e4hernd normalverteilt sein.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">In beiden Stichproben sollte es keine extremen Ausrei\u00dfer geben.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese Annahmen sollten vor der Durchf\u00fchrung eines T-Tests \u00fcberpr\u00fcft werden, um die Zuverl\u00e4ssigkeit der Testergebnisse sicherzustellen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Vorteile und Nachteile<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der gepaarte t-Test bietet folgende <strong>Vorteile<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Es ist eine kleinere Probe erforderlich.<\/strong> Beachten Sie, dass f\u00fcr den gepaarten T-Test im vorherigen Beispiel insgesamt nur 10 Sch\u00fcler erforderlich waren, w\u00e4hrend f\u00fcr den ungepaarten T-Test insgesamt 20 Sch\u00fcler erforderlich waren.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Jede Stichprobe enth\u00e4lt Individuen mit den gleichen Merkmalen.<\/strong> In beiden Gruppen gibt es garantiert Individuen mit F\u00e4higkeiten, Intellekt usw. gleich, weil in jeder Gruppe die gleichen Individuen vorkommen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein gepaarter T-Test hat jedoch die folgenden potenziellen <strong>Nachteile<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Das Potenzial f\u00fcr eine Reduzierung der Stichprobengr\u00f6\u00dfe.<\/strong> Wenn eine Person die Studie verl\u00e4sst, wird die Stichprobengr\u00f6\u00dfe <em>jeder<\/em> Gruppe um eins reduziert, da diese Person in jeder Gruppe erscheint.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Das Potenzial f\u00fcr Ordnungseffekte.<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ordnungseffekte\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Reihenfolgeeffekte<\/a> beziehen sich auf Unterschiede in den Ergebnissen zwischen den beiden Gruppen aufgrund der Reihenfolge, in der die Behandlungen den einzelnen Personen pr\u00e4sentiert wurden. Beispielsweise kann es sein, dass eine Person bei der zweiten Pr\u00fcfung einfach besser abschneidet, weil sie ihre Pr\u00fcfungsf\u00e4higkeiten verbessert hat, und nicht aufgrund ihrer Lerntechnik.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ber\u00fccksichtigen Sie diese Vor- und Nachteile, wenn Sie entscheiden, ob Sie einen gepaarten oder ungepaarten T-Test verwenden m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sehen Sie sich die folgenden Tutorials an, um gepaarte T-Tests besser zu verstehen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarter-stichproben-t-test\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eine Einf\u00fchrung in den T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarte-proben-t-test-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in Excel durch<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Und nutzen Sie die folgenden Tutorials, um ungepaarte T-Tests (auch T-Tests unabh\u00e4ngiger Stichproben) besser zu verstehen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/testen-sie-ihre-beiden-proben\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eine Einf\u00fchrung in den T-Test bei zwei Stichproben<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zwei-proben-zum-testen-von-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie einen T-Test bei zwei Stichproben in Excel durch<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der Statistik gibt es zwei Arten von T-Tests bei zwei Stichproben : Gepaarter T-Test: Wird verwendet, um die Mittelwerte zweier Stichproben zu vergleichen, wenn jedes Individuum in einer Stichprobe auch in der anderen Stichprobe vorkommt. 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