{"id":860,"date":"2023-07-28T12:28:08","date_gmt":"2023-07-28T12:28:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/so-finden-sie-den-kritischen-t-wert-in-python\/"},"modified":"2023-07-28T12:28:08","modified_gmt":"2023-07-28T12:28:08","slug":"so-finden-sie-den-kritischen-t-wert-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/so-finden-sie-den-kritischen-t-wert-in-python\/","title":{"rendered":"So finden sie den kritischen wert t in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Jedes Mal, wenn Sie einen T-Test durchf\u00fchren, erhalten Sie eine Teststatistik. Um festzustellen, ob die T-Testergebnisse statistisch signifikant sind, k\u00f6nnen Sie die Teststatistik mit einem <strong>kritischen Wert T<\/strong> vergleichen. Wenn der Absolutwert der Teststatistik gr\u00f6\u00dfer als der kritische Wert T ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der kritische Wert T kann mithilfe einer<\/span> t-Verteilungstabelle <span style=\"color: #000000;\">oder mithilfe einer Statistiksoftware ermittelt werden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den kritischen Wert von T zu ermitteln, m\u00fcssen Sie Folgendes angeben:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Ein Signifikanzniveau (\u00fcbliche Werte sind 0,01, 0,05 und 0,10)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Freiheitsgrade<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anhand dieser beiden Werte k\u00f6nnen Sie den kritischen T-Wert bestimmen, der mit der Teststatistik verglichen werden soll.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>So finden Sie den kritischen Wert T in Python<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um den kritischen Wert T in Python zu finden, k\u00f6nnen Sie die<\/span> <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.t.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Funktion scipy.stats.t.ppf()<\/a> verwenden <span style=\"color: #000000;\">, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>scipy.stats.t.ppf(q, df)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>q:<\/strong> Das zu verwendende Signifikanzniveau<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>df<\/strong> : Freiheitsgrade<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie man den kritischen Wert von T f\u00fcr einen linksseitigen Test, einen rechtsseitigen Test und einen zweiseitigen Test ermittelt.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Linker Test<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten den kritischen Wert T f\u00fcr einen linken Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 und Freiheitsgraden = 22 ermitteln:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find T critical value<\/span>\nscipy.stats.t.ppf(q=.05,df=22)\n\n-1.7171\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der kritische Wert von T betr\u00e4gt <strong>-1,7171<\/strong> . Wenn die Teststatistik also unter diesem Wert liegt, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Richtiger Test<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten den kritischen Wert T f\u00fcr einen rechten Extremtest mit einem Signifikanzniveau von 0,05 und Freiheitsgraden = 22 ermitteln:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find T critical value<\/span>\nscipy.stats.t.ppf(q=1-.05,df=22)\n\n1.7171\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der kritische Wert von T betr\u00e4gt <strong>1,7171<\/strong> . Wenn die Teststatistik also gr\u00f6\u00dfer als dieser Wert ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Zweiseitiger Test<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir m\u00f6chten den kritischen Wert T f\u00fcr einen zweiseitigen Test mit einem Signifikanzniveau von 0,05 und Freiheitsgraden = 22 ermitteln:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find T critical value<\/span>\nscipy.stats.t.ppf(q=1-.05\/2,df=22)\n\n2.0739\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jedes Mal, wenn Sie einen zweiseitigen Test durchf\u00fchren, gibt es zwei kritische Werte. In diesem Fall sind die kritischen Werte von T <strong>2,0739<\/strong> und <strong>-2,0739<\/strong> . Wenn die Teststatistik also kleiner als -2,0739 oder gr\u00f6\u00dfer als 2,0739 ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant.<\/span><\/p>\n<div class=\"entry-content entry-content-single\" data-content-ads-inserted=\"true\">\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\">Genaue Details zur Funktion t.ppf()<\/span> <span style=\"color: #000000;\">finden Sie in der<\/span> <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.t.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SciPy-Dokumentation<\/a> .<\/em><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jedes Mal, wenn Sie einen T-Test durchf\u00fchren, erhalten Sie eine Teststatistik. Um festzustellen, ob die T-Testergebnisse statistisch signifikant sind, k\u00f6nnen Sie die Teststatistik mit einem kritischen Wert T vergleichen. Wenn der Absolutwert der Teststatistik gr\u00f6\u00dfer als der kritische Wert T ist, sind die Testergebnisse statistisch signifikant. 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