Hauptseite

Kategorien

Alphabetische Liste

Themenportale

criticalcare.at

t-Test

Dieser Abschnitt befindet sich noch im Aufbau.

 

 

Der t-Test ist ein statistisches Verfahren, um zu überprüfen, ob sich zwei Gruppen von Messwerten signifikant voneinander unterscheiden (Signifikanztest).

Mehrere Varianten stehen zur Verfügung:

t-Test für verbundene (gepaarte) Stichproben

Hier werden zwei Gruppen von Messwerten verglichen, die beim gleichen Kollektiv erhoben wurden. Es handelt sich also um zwei Stichproben, die nicht unabhängig voneinander sind (sondern verbunden bzw. gepaart), da das untersuchte Objekt oder Individuum jeweils das gleiche ist.

 

Beispiel - SPSS

Messung der systolischen Blutdruckwerte (in mmHg) vor und nach Beginn einer antihypertensiven Therapie.

 

  vor nach
Patient 1 150 130
Patient 2 145 120
Patient 3 160 130
Patient 4 150 145
Patient 5 150 120

 

 

Anlegen von zwei Variablen: 'vor' und 'nach'

 

 

Analysieren – Mittelwerte vergleichen – T-Test bei gepaarten Stichproben

Markieren der Variablen

 

 

Pfeiltaste und 'OK'

 

 

 

Das Ergebnis:

 

 

Gepaarte Differenzen

T

df

Sig. (2-seitig)

 

Mittelwert

Standardabweichung

Standardfehler des Mittelwertes

95% Konfidenzintervall der Differenz

 

 

 

 

 

 

 

Untere

Obere

 

 

 

Paaren 1

vor - nach

19,16667

11,58303

4,72875

7,01102

31,32231

4,053

5

,010

 

Das Signifikanzergebnis lautet 0,01. Dies liegt unter dem üblichen Signifikanzniveau von 0,05. Somit besteht in diesem Beispiel ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Blutdruckwerten vor und nach Beginn der Therapie.

Hintergrundinformation

Im Gegensatz zu anderen t-Tests werden hier nicht die Mittelwerte der beiden Messreihen verglichen. Vielmehr wird eine neue Variable in Form der Differenz zweier (verbundener) Messwerte gebildet. Unter der Annahme, dass kein Unterschied zwischen den Messreihen vorliegt, würde der Mittelwert der neuen Variable dem Wert 0 entsprechen.

 


Kategorie: Statistik

 

Letzte Änderung: 18.05.2008