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=> abhängige Stichproben Man möchte diese beiden Bedingungen auf Unterschiede bezüglich der abhängigen Variablen Reaktionszeiten, Blickzuwendungszeiten und Reaktionsfehler testen. Sind hier einzelne t-Tests für jede abhängige Variable möglich, oder muss zwingend ein multivariater Ansatz gewählt werden und wenn ja welcher? von bele » Do 9. Dez 2021, 21:06 Hallo, wenn Du eigentlich drei verschiedene Fragestellungen hast, dann kannst Du auch drei verschiedene Tests dafür machen. T-Test für gepaarte Proben - MathCracker.com. Wenn es sehr viel mehr Fragestellungen sind solltest Du a priori überlegen, ob man einige wenige davon sinnvoll als Hauptfragestellung definieren kann. LG, Bernhard Zurück zu t-Test Wer ist online? Mitglieder in diesem Forum: Google [Bot] und 2 Gäste
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Tests für unabhängige Stichproben - Aufgaben Untersuchen Sie folgende Fragestellungen anhand des fb21-Datensatzes Denken Sie dabei an Folgendes: Deskriptivstatistische Beantwortung der Fragestellung Voraussetzungsprüfungen (Normalverteilung bitte optisch überprüfen und den Test dementsprechend wählen - auch wenn n > 30 gegeben ist) Spezifikation der Hypothesen und des Signifikanzniveaus Ggf. Berechnung der Effektstärke Formales Berichten des Ergebnisses Aufgabe 1 Unterscheiden sich Studierende, die sich für Allgemeine Psychologie (Variable "fach") interessieren, im Persönlichkeitsmerkmal Intellekt (auch: Offenheit für neue Erfahrungen, "intel") von Studierenden, die sich für Klinische Psychologie interessieren? Tests für unabhängige Stichproben - Lösungen Daten einlesen setwd("... T test für abhängige stichproben online rechnen kann ist klar. ") load("") Daten aufbereiten Prüfe zunächst, ob die Variablen Faktoren sind. (fb21$fach) ## [1] FALSE (fb21$ort) ## [1] FALSE (fb21$geschl) ## [1] FALSE Falls nicht: # Lieblingsfach als Faktor - falls es noch keiner war fb21$fach <- factor(fb21$fach, levels = 1:5, labels = c('Allgemeine', 'Biologische', 'Entwicklung', 'Klinische', 'Diag.
3) Wir verwenden wiederum die t-Transformation, also: 4) Wir berechnen. Dies ist der Standardfehler der Verteilung der Mittelwerte von Differenzen: a) = Dies ist die geschtzte Standardabweichung der Differenzen. Analyse von Zusammenhängen: Korrelation - Statistik und Beratung - Daniela Keller. b) Der Standardfehler der Mittelwerte dieser Differenzen ist dann: 5) Daraus ergibt sich folgendes t errechnet: 6) Zur Festlegung von t kritisch auf dem 5% Signifikanzniveau bentigen wir vorerst die Freiheitsgrade. Bei zwei abhngigen Stichproben sind dies: n - 1, in unserem Beispiel also: 6 -1 = 5 Bei zweiseitiger Hypothesenprfung erhalten wir ein t kritisch von: 2, 571 Da der Absolutbetrag von t errechnet grer ist als t kritisch, entscheiden wir uns fr die H 1!