{"id":848,"date":"2023-07-28T13:23:10","date_gmt":"2023-07-28T13:23:10","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarte-proben-zum-testen-von-python\/"},"modified":"2023-07-28T13:23:10","modified_gmt":"2023-07-28T13:23:10","slug":"gepaarte-proben-zum-testen-von-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarte-proben-zum-testen-von-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen t-test f\u00fcr gepaarte stichproben in python durch"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gepaarter-stichproben-t-test\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">t-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a> 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.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in Python durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<h2> <strong>Beispiel: T-Test mit gepaarten Stichproben in Python<\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">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 15 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<p> <span style=\"color: #000000;\">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<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben in Python durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zuerst erstellen wir zwei Tabellen, die die Ergebnisse vor und nach dem Test enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>pre = [88, 82, 84, 93, 75, 78, 84, 87, 95, 91, 83, 89, 77, 68, 91]<\/strong>\n<strong>post = [91, 84, 88, 90, 79, 80, 88, 90, 90, 96, 88, 89, 81, 74, 92]<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: F\u00fchren Sie einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben durch.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes verwenden wir die <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.ttest_rel.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion ttest_rel()<\/a> aus der Bibliothek scipy.stats, um einen T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben durchzuf\u00fchren, der die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>test_rel(a, b)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>a:<\/strong> eine Tabelle mit Beispielbeobachtungen aus Gruppe 1<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>b:<\/strong> eine Tabelle mit Beispielbeobachtungen aus Gruppe 2<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So verwenden Sie diese Funktion in unserem konkreten Beispiel:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform the paired samples t-test<\/span>\nstats.ttest_rel(pre, post)\n\n(statistic=-2.9732, pvalue=0.0101)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Teststatistik betr\u00e4gt <strong>-2,9732<\/strong> und der entsprechende zweiseitige p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,0101<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie die Ergebnisse.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Beispiel verwendet der T-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben die folgenden Null- und Alternativhypothesen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> Die durchschnittlichen Ergebnisse vor und nach dem Test sind gleich<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> :<\/strong> Die durchschnittlichen Ergebnisse vor und nach dem Test sind <em>nicht<\/em> gleich<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert ( <strong>0,0101<\/strong> ) kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese ab. Wir haben gen\u00fcgend Belege daf\u00fcr, dass das tats\u00e4chliche durchschnittliche Testergebnis f\u00fcr Studierende vor und nach der Teilnahme am Studienprogramm unterschiedlich ist.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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 Python durchf\u00fchren. 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