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In der Statistik gibt es drei h\u00e4ufig verwendete T-Tests:<\/span><\/p>\n T-Test bei einer Stichprobe<\/a> : Wird verwendet, um den Mittelwert der Grundgesamtheit mit einem bestimmten Wert zu vergleichen.<\/span><\/p>\n Unabh\u00e4ngiger T-Test bei zwei Stichproben<\/a> : Wird zum Vergleich zweier Populationsmittelwerte verwendet.<\/span><\/p>\n T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a> : Wird verwendet, um die Mittelwerte zweier Populationen zu vergleichen, wenn jede Beobachtung in einer Stichprobe mit einer Beobachtung in der anderen Stichprobe verkn\u00fcpft werden kann.<\/span><\/p>\n In diesem Artikel werden mehrere Beispiele daf\u00fcr vorgestellt, wie jede dieser Arten von T-Tests in realen Situationen verwendet wird.<\/span><\/p>\n Beispiel 1: Fertigung<\/strong><\/span><\/p>\n Ein Fertigungsingenieur m\u00f6chte wissen, ob ein neuer Prozess zu einer deutlichen Verbesserung der durchschnittlichen Batterielebensdauer eines Produkts f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n Um dies zu testen, misst es die durchschnittliche Batterielebensdauer von 50 Produkten, die mit dem neuen Verfahren hergestellt wurden, und f\u00fchrt einen T-Test bei einer Stichprobe durch, um festzustellen, ob sich die durchschnittliche Batterielebensdauer von der Lebensdauer von Produkten unterscheidet, die mit dem aktuellen Verfahren hergestellt wurden .<\/span><\/p>\n Beispiel 2: Medizin<\/span><\/strong><\/p>\n Ein Arzt m\u00f6chte m\u00f6glicherweise wissen, ob ein neues Medikament im Vergleich zu den derzeit verwendeten Standardmedikamenten eine signifikante Senkung des Blutdrucks bewirkt.<\/span><\/p>\n Um dies zu testen, rekrutiert er 20 Probanden f\u00fcr die Teilnahme an einer Studie, bei der jeder einen Monat lang das neue Medikament einnimmt. Es kann einen T-Test bei einer Stichprobe durchf\u00fchren, um festzustellen, ob die durchschnittliche Blutdrucksenkung deutlich gr\u00f6\u00dfer ist als die durchschnittliche Senkung, die sich aus der aktuellen Standardmedikation ergibt.<\/span><\/p>\n Beispiel 1: Techniken studieren<\/span><\/strong><\/p>\n Ein Professor m\u00f6chte wissen, ob zwei Lerntechniken zu unterschiedlichen durchschnittlichen Pr\u00fcfungsnoten f\u00fchren.<\/span><\/p>\n Um dies zu testen, bittet er 30 Studierende, eine Lerntechnik und 30 Studierende eine andere Lerntechnik zur Vorbereitung auf eine Pr\u00fcfung anzuwenden. Anschlie\u00dfend gibt er jedem Sch\u00fcler die gleiche Pr\u00fcfung. Es kann einen unabh\u00e4ngigen T-Test mit zwei Stichproben verwenden, um festzustellen, ob der Mittelwert zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n Beispiel 2: Gewichtsverlust<\/strong><\/span><\/p>\n Ein Ern\u00e4hrungsberater m\u00f6chte wissen, ob zwei unterschiedliche Di\u00e4ten zu unterschiedlichen durchschnittlichen Gewichtsverlusten f\u00fchren.<\/span><\/p>\n Um dies zu testen, bittet sie 20 Probanden, einen Monat lang Di\u00e4t A und 20 Probanden einen Monat lang Di\u00e4t B zu verwenden. Anschlie\u00dfend wird der Gesamtgewichtsverlust jedes Probanden am Ende des Monats gemessen. Sie kann einen unabh\u00e4ngigen T-Test mit zwei Stichproben verwenden, um festzustellen, ob der durchschnittliche Gewichtsverlust zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n Beispiel 1: Kraftstoffverarbeitung<\/strong><\/span><\/p>\n Forscher m\u00f6chten wissen, ob eine neue Kraftstoffaufbereitung zu einer \u00c4nderung des durchschnittlichen Kilometerstands pro Gallone eines bestimmten Autos f\u00fchrt. Um dies zu testen, f\u00fchren sie ein Experiment durch, bei dem sie den Kraftstoffverbrauch von 11 Autos mit und ohne Kraftstoffaufbereitung messen.<\/span><\/p>\n Da jedes Auto in jeder Stichprobe verwendet wird, k\u00f6nnen Forscher mithilfe eines t-Tests bei gepaarten Stichproben bestimmen, ob der durchschnittliche MPG-Wert mit und ohne Kraftstoffaufbereitung unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n Beispiel 2: Pflanzenwachstum<\/strong><\/span><\/p>\n Ein Botaniker m\u00f6chte wissen, ob zwei verschiedene B\u00f6den bei Pflanzen eine unterschiedliche Verdunstung verursachen.<\/span><\/p>\n Um dies zu testen, misst sie die durchschnittliche Verdunstung von 20 Pflanzen im Boden A \u00fcber einen Monat. Dann \u00fcbertr\u00e4gt sie jede der 20 Pflanzen auf Erde B und misst die durchschnittliche Verdunstung \u00fcber einen Monat.<\/span><\/p>\n Da jede der Pflanzen in beiden Bodentypen verwendet wird, kann sie mithilfe eines t-Tests f\u00fcr gepaarte Stichproben bestimmen, ob die durchschnittliche Verdunstung zwischen den beiden B\u00f6den unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n Ein Beispiel f\u00fcr einen T-Test-Rechner<\/a> In der Statistik gibt es drei h\u00e4ufig verwendete T-Tests: T-Test bei einer Stichprobe : Wird verwendet, um den Mittelwert der Grundgesamtheit mit einem bestimmten Wert zu vergleichen. Unabh\u00e4ngiger T-Test bei zwei Stichproben : Wird zum Vergleich zweier Populationsmittelwerte verwendet. T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben : Wird verwendet, um die Mittelwerte zweier Populationen zu vergleichen, wenn jede […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiele: eine Stichprobe realer T-Tests<\/strong><\/span><\/h2>\n
Beispiele: Unabh\u00e4ngige T-Tests bei zwei Stichproben im wirklichen Leben<\/strong><\/span><\/h2>\n
Beispiele: T-Tests f\u00fcr gepaarte Stichproben im wirklichen Leben<\/strong><\/span><\/h2>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
T-Test-Rechner f\u00fcr zwei Stichproben<\/a>
T-Test-Rechner f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"