In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in Excel durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten wissen, ob ein bestimmter Lehrplan einen erheblichen Einfluss auf die Leistung der Sch\u00fcler bei einer bestimmten Pr\u00fcfung hat. Um dies zu testen, bitten wir 20 Sch\u00fcler einer Klasse, einen Vortest zu machen. Dann lassen wir jeden Sch\u00fcler zwei Wochen lang am Lehrplan teilnehmen. Anschlie\u00dfend wiederholen die Sch\u00fcler einen Test mit \u00e4hnlichem Schwierigkeitsgrad.<\/span><\/p>\n Um die Differenz zwischen den Durchschnittswerten im ersten und zweiten Test zu vergleichen, verwenden wir einen T-Test mit gepaarten Stichproben, da f\u00fcr jeden Sch\u00fcler seine Punktzahl im ersten Test mit seiner Punktzahl im zweiten Test verkn\u00fcpft werden kann.<\/span><\/p>\n Das folgende Bild zeigt die Ergebnisse jedes Sch\u00fclers vor und nach dem Test:<\/span> <\/p>\n F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob ein signifikanter Unterschied in den durchschnittlichen Testergebnissen zwischen dem Vortest und dem Nachtest besteht.<\/span><\/p>\n Schritt 1: \u00d6ffnen Sie das Data Analysis ToolPak.<\/strong><\/span><\/p>\n Klicken Sie im oberen Men\u00fcband auf der Registerkarte \u201eDaten\u201c auf \u201eDatenanalyse\u201c.<\/span> <\/p>\n Wenn Sie diese Option zum Klicken nicht sehen, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst<\/span> das Analysis ToolPak herunterladen<\/a> , das v\u00f6llig kostenlos ist.<\/span><\/p>\n Schritt 2: W\u00e4hlen Sie den entsprechenden Test aus.<\/span><\/strong><\/p>\n W\u00e4hlen Sie die Option \u201eT-Test: Paired Two Sample for Means\u201c<\/em> aus und klicken Sie dann auf \u201eOK\u201c.<\/span> <\/p>\n Schritt 3: Geben Sie die erforderlichen Informationen ein.<\/strong><\/span><\/p>\n Geben Sie den Wertebereich f\u00fcr Variable 1 (die Ergebnisse vor dem Test), Variable 2 (die Ergebnisse nach dem Test) und die hypothetische mittlere Differenz ein (in diesem Fall geben wir \u201e0\u201c ein, weil wir wissen m\u00f6chten, ob die tats\u00e4chliche Differenz vorliegt). (der Durchschnitt zwischen den Ergebnissen vor und nach dem Test ist 0) und der Ausgabebereich, in dem die Testergebnisse angezeigt werden sollen. Klicken Sie dann auf OK.<\/span> <\/p>\n Schritt 4: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n Sobald Sie im vorherigen Schritt auf OK geklickt haben, werden die T-Test-Ergebnisse angezeigt.<\/span> <\/p>\n So interpretieren Sie die Ergebnisse:<\/span><\/p>\n Durchschnitt:<\/strong> Dies ist der Durchschnitt jeder Stichprobe. Die durchschnittliche Punktzahl vor dem Test liegt bei 85,4<\/strong> und die durchschnittliche Punktzahl nach dem Test bei 87,2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Varianz:<\/strong> Dies ist die Varianz f\u00fcr jede Stichprobe. Die Varianz der Ergebnisse vor dem Test betr\u00e4gt 51,51<\/strong> und die Varianz der Ergebnisse nach dem Test betr\u00e4gt 36,06<\/strong> .<\/span><\/p>\n Beobachtungen:<\/strong> Dies ist die Anzahl der Beobachtungen in jeder Stichprobe. Beide Proben enthalten 20<\/strong> Beobachtungen.<\/span><\/p>\n Pearson-Korrelation:<\/strong> Die Korrelation zwischen den Ergebnissen vor dem Test und den Ergebnissen nach dem Test. Es ergibt sich ein Wert von 0,918<\/strong> .<\/span><\/p>\n Hypothetische Mittelwertdifferenz:<\/strong> Die Zahl, \u00fcber die wir Hypothesen aufstellen, ist die Differenz zwischen den beiden Mittelwerten. In diesem Fall haben wir 0<\/strong> gew\u00e4hlt, weil wir testen m\u00f6chten, ob es einen Unterschied zwischen den Ergebnissen vor und nach dem Test gibt.<\/span><\/p>\n df:<\/strong> Die Freiheitsgrade f\u00fcr den t-Test. Dies wird als n-1 berechnet, wobei n die Anzahl der Paare ist. In diesem Fall ist df = 20 \u2013 1 = 19<\/strong> .<\/span><\/p>\n t-Statistik:<\/strong> Die t-<\/em> Test-Statistik, die sich als -2,78<\/strong> herausstellt.<\/span><\/p>\n Zweiseitiger P(T<=t):<\/strong> der p-Wert f\u00fcr einen zweiseitigen t-Test. In diesem Fall ist p = 0,011907<\/strong> . Dies ist kleiner als Alpha = 0,05, daher lehnen wir die Nullhypothese ab. Wir haben gen\u00fcgend Belege daf\u00fcr, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen dem Durchschnittswert vor und nach dem Test gibt.<\/span><\/p>\n t Zweiseitiger kritischer Wert:<\/strong> Dies ist der kritische Wert des Tests, der durch Identifizieren des Werts in der t-Verteilungstabelle ermittelt wird,<\/span> der einem zweiseitigen Test mit Alpha = 0,05 und df = 19 entspricht. Dies ergibt 2. 093024<\/strong> . Da der absolute Wert unserer t<\/em> -Test-Statistik gr\u00f6\u00dfer ist als dieser Wert, lehnen wir die Nullhypothese ab. Wir haben gen\u00fcgend Belege daf\u00fcr, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen dem Durchschnittswert vor und nach dem Test gibt.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass der p-Wert- und der kritische Wertansatz beide zu derselben Schlussfolgerung f\u00fchren.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere T-Tests in Excel durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie einen T-Test bei einer Stichprobe in Excel durch<\/a> Ein t-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben wird verwendet, um die Mittelwerte zweier Stichproben zu vergleichen, wenn jede Beobachtung in einer Stichprobe mit einer Beobachtung in der anderen Stichprobe verkn\u00fcpft werden kann. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in Excel durchf\u00fchren. So f\u00fchren Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in Excel […]<\/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 So f\u00fchren Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in Excel durch<\/strong><\/span><\/h2>\n
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<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie einen T-Test bei zwei Stichproben in Excel durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"