{"id":607,"date":"2023-07-29T08:29:56","date_gmt":"2023-07-29T08:29:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/zwei-beispiel-t-teststaten\/"},"modified":"2023-07-29T08:29:56","modified_gmt":"2023-07-29T08:29:56","slug":"zwei-beispiel-t-teststaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/zwei-beispiel-t-teststaten\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen t-test bei zwei stichproben in stata durch"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Ein T-Test mit zwei Stichproben<\/strong><\/a> wird verwendet, um zu testen, ob die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten gleich sind oder nicht.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in Stata einen T-Test mit zwei Stichproben durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: T-Test bei zwei Stichproben in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Forscher m\u00f6chten wissen, ob eine neue Kraftstoffaufbereitung zu einer \u00c4nderung des durchschnittlichen Kraftstoffverbrauchs eines bestimmten Autos f\u00fchrt. Um dies zu testen, f\u00fchren sie ein Experiment durch, bei dem 12 Autos die neue Kraftstoffaufbereitung erhalten und 12 Autos nicht.<\/span><\/p>\n

F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um einen T-Test bei zwei Stichproben durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob zwischen diesen beiden Gruppen ein Unterschied im durchschnittlichen MPG besteht.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Daten laden.<\/strong><\/span><\/p>\n

Laden Sie zun\u00e4chst die Daten, indem Sie \u201euse https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/fuel3\u201c<\/strong> in das Befehlsfeld eingeben und auf die Eingabetaste klicken.<\/span> <\/p>\n

\"Zwei<\/p>\n

Schritt<\/strong> 2: Sehen Sie sich die Rohdaten an.<\/strong><\/span><\/p>\n

Bevor wir einen T-Test bei zwei Stichproben durchf\u00fchren, schauen wir uns zun\u00e4chst die Rohdaten an. Navigieren Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu Daten > Dateneditor > Dateneditor (Durchsuchen)<\/strong> . Die erste Spalte, mpg<\/em> , zeigt den mpg f\u00fcr ein bestimmtes Auto an. Die zweite Spalte, behandelt<\/em> , gibt an, ob das Auto die Kraftstoffbehandlung erhalten hat oder nicht (0 = nein, 1 = ja).<\/span> <\/p>\n

\"Rohdaten<\/p>\n

Schritt 3: Visualisieren Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n

Als n\u00e4chstes visualisieren wir die Daten. Wir werden<\/span> Boxplots<\/a> erstellen , um die Verteilung der mpg-Werte f\u00fcr jede Gruppe anzuzeigen.<\/span><\/p>\n

Gehen Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu Diagramme > Boxplot<\/strong> . W\u00e4hlen Sie unter Variablen mpg<\/em> aus:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

W\u00e4hlen Sie dann in der Unter\u00fcberschrift \u201eKategorien\u201c unter \u201eGruppierungsvariable\u201c die Option \u201eVerarbeitet\u201c<\/em> aus:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Klicken Sie auf OK<\/em> . Es wird automatisch ein Diagramm mit zwei Boxplots angezeigt:<\/span> <\/p>\n

\"Side-by-Side-Boxplots<\/p>\n

Wir k\u00f6nnen sofort erkennen, dass der mpg f\u00fcr die behandelte Gruppe (1) im Vergleich zur unbehandelten Gruppe (0) h\u00f6her zu sein scheint, aber wir m\u00fcssen einen T-Test bei zwei Stichproben durchf\u00fchren, um zu sehen, ob diese Unterschiede statistisch signifikant sind. .<\/span><\/p>\n

Schritt 4: F\u00fchren Sie einen T-Test bei zwei Stichproben durch.<\/strong><\/span><\/p>\n

Gehen Sie in der oberen Men\u00fcleiste zu Statistik > Zusammenfassungen, Tabellen und Tests > Klassische Hypothesentests > t-Test (Mittelwertvergleichstest)<\/strong> .<\/span><\/p>\n

W\u00e4hlen Sie \u201eZwei Stichproben mithilfe von Gruppen\u201c<\/em> aus. W\u00e4hlen Sie als Variablenname mpg<\/em> aus. W\u00e4hlen Sie als Gruppenvariablenname die Option Verarbeitet<\/em> aus. W\u00e4hlen Sie unter \u201eKonfidenzniveau\u201c das gew\u00fcnschte Niveau aus. Ein Wert von 95 entspricht einem Signifikanzniveau von 0,05. Wir belassen es bei 95. Klicken Sie abschlie\u00dfend auf OK<\/em> .<\/span> <\/p>\n

\"Beispiel<\/p>\n

Die Ergebnisse der beiden Beispiel-T-Tests werden angezeigt:<\/span> <\/p>\n

\"T-Test<\/p>\n

F\u00fcr jede Gruppe erhalten wir folgende Informationen:<\/span><\/p>\n

Obs:<\/strong> Die Anzahl der Beobachtungen. In jeder Gruppe gibt es 12 Beobachtungen.<\/span><\/p>\n

Durchschnitt:<\/strong> Der durchschnittliche MPG. In Gruppe 0 liegt der Durchschnitt bei 21. In Gruppe 1 liegt der Durchschnitt bei 22,75.<\/span><\/p>\n

Standard. Err:<\/strong> der Standardfehler, berechnet als \u03c3 \/ \u221a n<\/span><\/span><\/p>\n

Standard. Dev:<\/strong> die Standardabweichung von mpg.<\/span><\/p>\n

95 % Konf. Bereich:<\/strong> 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr den wahren Bev\u00f6lkerungsdurchschnitt in mpg.<\/span><\/p>\n

t:<\/strong> die Teststatistik des T-Tests bei zwei Stichproben.<\/span><\/p>\n

Freiheitsgrade:<\/strong> Die f\u00fcr den Test zu verwendenden Freiheitsgrade, berechnet als n-2 = 24-2 = 22.<\/span><\/p>\n

Die p-Werte f\u00fcr drei verschiedene T-Tests bei zwei Stichproben werden unten in den Ergebnissen angezeigt. Da wir verstehen m\u00f6chten, ob der durchschnittliche MPG zwischen den beiden Gruppen einfach unterschiedlich ist, schauen wir uns die Ergebnisse des Zwischentests an (in dem die Alternativhypothese Ha:diff !=0 lautet), der einen p-Wert von 0,1673 hat.<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Da dieser Wert nicht unter unserem Signifikanzniveau von 0,05 liegt, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Wir haben nicht gen\u00fcgend Beweise, um sagen zu k\u00f6nnen, dass der tats\u00e4chliche durchschnittliche MPG-Wert zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n

Schritt 5: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n

Abschlie\u00dfend berichten wir \u00fcber die Ergebnisse unserer beiden Stichproben-T-Tests. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n

\n

An 24 Fahrzeugen wurde ein T-Test mit zwei Stichproben durchgef\u00fchrt, um festzustellen, ob eine neue Kraftstoffbehandlung einen Unterschied bei den durchschnittlichen Meilen pro Gallone verursachte. Jede Gruppe bestand aus 12 Autos.<\/span><\/p>\n

Die Ergebnisse zeigten, dass sich der durchschnittliche MPG zwischen den beiden Gruppen nicht<\/em> unterschied (t = -1,428 mit df = 22, p = 0,1673) bei einem Signifikanzniveau von 0,05.<\/span><\/p>\n

Ein 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr den wahren Unterschied in den Populationsmittelwerten ergab das Intervall von (-4,29, 0,79).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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