{"id":620,"date":"2023-07-29T07:27:50","date_gmt":"2023-07-29T07:27:50","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/welchs-t-test-stata\/"},"modified":"2023-07-29T07:27:50","modified_gmt":"2023-07-29T07:27:50","slug":"welchs-t-test-stata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/welchs-t-test-stata\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie den welch-t-test in stata durch"},"content":{"rendered":"

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Die gebr\u00e4uchlichste Methode zum Vergleichen von Mittelwerten zwischen zwei unabh\u00e4ngigen Gruppen ist die Verwendung eines T-Tests bei zwei Stichproben<\/a> . Dieser Test geht jedoch davon aus, dass die Varianzen zwischen den beiden Gruppen gleich sind.<\/span><\/p>\n

Wenn Sie der Meinung sind, dass die Varianz zwischen den beiden Gruppen nicht gleich ist<\/em> , k\u00f6nnen Sie den Welch-T-Test<\/a> verwenden, der das nichtparametrische \u00c4quivalent des T-Tests bei zwei Stichproben ist.<\/span><\/p>\n

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

Beispiel: Welchs t-Test in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir den Datensatz \u201eFuel3\u201c<\/em> , der die mpg von 12 Autos enth\u00e4lt, die eine bestimmte Kraftstoffaufbereitung erhalten haben, und von 12 Autos, die dies nicht getan haben.<\/span><\/p>\n

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um einen Welch’t-T-Test durchzuf\u00fchren und festzustellen, ob zwischen den beiden Gruppen ein Unterschied im durchschnittlichen MPG besteht.<\/span><\/p>\n

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

Laden Sie zun\u00e4chst den Datensatz, indem Sie den folgenden Befehl in das Befehlsfeld eingeben:<\/span><\/p>\n

\n

Verwenden Sie https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/fuel3<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Zeigen Sie die Rohdaten mit dem folgenden Befehl an:<\/span><\/p>\n

\n

Liste<\/span><\/strong> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Beispiel<\/p>\n

Schritt 2: Visualisieren Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n

Bevor wir den Welch-T-Test durchf\u00fchren, erstellen wir zun\u00e4chst zwei Boxplots<\/a> , um die mpg-Verteilung f\u00fcr jede Gruppe zu visualisieren:<\/span><\/p>\n

\n

mpg-Grafikbox, \u00fcber(verarbeitet)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Boxplots<\/p>\n

Wir k\u00f6nnen sehen, dass die mpg von Gruppe 1 (die Gruppe, die die Kraftstoffbehandlung erhalten hat) tendenziell h\u00f6her ist als die von Gruppe 0. Wir k\u00f6nnen auch sehen, dass die Varianz von Gruppe 1 etwas kleiner zu sein scheint als die von Gruppe 0 (die Breite). der Karton ist kleiner).<\/span><\/p>\n

Schritt 3: F\u00fchren Sie den Welch-T-Test durch<\/strong><\/span><\/p>\n

Verwenden Sie die folgende Syntax, um den Welch-t-Test durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n

ttest variable_to_measure, von (grouping_variable) welch<\/span><\/strong><\/p>\n

Hier ist die Syntax f\u00fcr unser spezielles Beispiel:<\/span><\/p>\n

\n

ttest mpg, von (verarbeitet) Welch<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Ausgabe<\/p>\n

So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Der durchschnittliche MPG f\u00fcr Gruppe 0 betrug 21<\/strong> . Das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr den wahren Bev\u00f6lkerungsmittelwert betrug (19,26525, 22,73745)<\/strong> .<\/span><\/li>\n
  • Der durchschnittliche MPG f\u00fcr Gruppe 1 betrug 22,75<\/strong> . Das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr den wahren Bev\u00f6lkerungsmittelwert betrug (20,68449, 24,81551)<\/strong> .<\/span><\/li>\n
  • Der durchschnittliche Unterschied in mpg f\u00fcr Gruppe 0 \u2013 Gruppe 1 betrug -1,75<\/strong> . Das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr die wahre Differenz zwischen den Populationsmittelwerten betrug (-4,28369, 0,7836902)<\/strong> .<\/span><\/li>\n
  • Die Teststatistik t<\/em> f\u00fcr den Welch-t-Test betrug -1,4280<\/strong> .<\/span><\/li>\n
  • Da wir an der alternativen Hypothese interessiert sind, dass der durchschnittliche mpg zwischen den beiden Gruppen einfach unterschiedlich war, werden wir uns den mit Ha:diff != 0 verbundenen p-Wert ansehen, der sich als 0,1666<\/strong> herausstellt. Da dieser Wert nicht weniger als 0,05 betr\u00e4gt, haben wir keine ausreichenden Beweise daf\u00fcr, dass der durchschnittliche MPG zwischen den beiden Gruppen unterschiedlich ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Schritt 4: Melden Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n

    Abschlie\u00dfend m\u00f6chten wir \u00fcber die Ergebnisse unseres Welch-T-Tests berichten. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr:<\/span><\/p>\n

    \n

    Ein Welch-T-Test wurde durchgef\u00fchrt, um festzustellen, ob zwischen einer Gruppe von Fahrzeugen, die eine Kraftstoffaufbereitung erhielten, und einer Gruppe, die keine Kraftstoffaufbereitung erhielt, ein statistisch signifikanter Unterschied in den MPG-Werten bestand. Die Stichprobengr\u00f6\u00dfe f\u00fcr beide Gruppen betrug 12 Autos.<\/span><\/p>\n

    Der t-Test von Welch ergab, dass es keinen<\/em> statistisch signifikanten Unterschied in den Mittelwerten (t = -1,4280, p = 0,1666) zwischen den beiden Gruppen gab.<\/span><\/p>\n

    Das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr die wahre mittlere Differenz zwischen Gruppe 0 (Nicht-Behandlungsgruppe) und Gruppe 1 (Behandlungsgruppe) betrug (-4,28369, 0,7836902).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Die gebr\u00e4uchlichste Methode zum Vergleichen von Mittelwerten zwischen zwei unabh\u00e4ngigen Gruppen ist die Verwendung eines T-Tests bei zwei Stichproben . Dieser Test geht jedoch davon aus, dass die Varianzen zwischen den beiden Gruppen gleich sind. 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