t Test für abhängige Stichproben

Question 1

Hypothesen beim t Test für abhängige Stichproben

Answer 1

unterrichtet/zweiseitig: H0=mu 1 = mu2
H1= mu1 ungleich mu2

gerichtete / einseitig: H0= Mu1 größer gleich mu 2
H1: mu1 kleiner u2

Question 2

Verlauf t Test für abhängige Stichproben

Answer 2

1. Formulierung der Hypothesen
2. Bildung der Differenzen für jedes Messwertpaar m:
3. Mittelwert der Differenzvariable
4. Geschätzte Poulationsstandardabweichung der differenzvariablen
5. Geschätzter Standardfehler des Mittelwerts der Differenzvariablen
6. empirische Prüfgröße

Question 3

Vorraussetzungen des t-tests für abhängige Stichproben?

Answer 3

Innerhalb der Stichproben müssen die Messwerte unabhängig sein (also müssen die Messwertpaare zufällig aus einer Population von Paaren gezogen sein)
Normalverteilung der differenzvariablen

Question 4

wann ist der t-Test für abhängige Stichproben Robustent gegen Verletzung der Normalverteilungsannahme?

Answer 4

(n=30 bei symmetrischen Verteilungen der Differenzvariablen, n=50 bei moderat schiefer Verteilung und n=80 bei sehr schiefer Verteilung)

Question 5

Interpretationsgrnzen Cohens d

Answer 5

➢ 𝛿′′ ≥ 0,14 „kleiner“ Effekt ➢ 𝛿′′ ≥ 0,35 „mittlerer“ Effekt ➢ 𝛿′′ ≥ 0,57 „großer“ Effekt

Question 6

welche Werte hängen unter anderem beim T Test für abhängige Stichproben zusammen?

Answer 6

Irrtumswahrscheinlichkeit a
❖ Irrtumswahrscheinlichkeit b
❖ Der Populationseffekt unter der Alternativhypothese 𝛿1′′
❖ Die Stichprobengröße n

Question 7

Was kann durch diese Werte berechnet werden? Irrtumswahrscheinlichkeit a
❖ Irrtumswahrscheinlichkeit b
❖ Der Populationseffekt unter der Alternativhypothese 𝛿1′′
❖ Die Stichprobengröße n

Answer 7

Stichprobengröße (G power)

Question 8

Was ist die Kovarianz wenn die Stichproben abhängig sind?

Answer 8

ungleich 0

Question 9

Was ist die Kovarianz wenn die Stichproben unabhängig sind?

Answer 9

0 und fällt damit aus der Gleichung

Question 10

Je größer die Kovarianz der beiden Stichproben ist, desto

Answer 10

kleiner wird der Standardfehler. Dadurch wird der Test leichter signifikant.
kleiner die Standardabweichung der Differenzen –größere Werte der Effektgröße deshalb andere Grenzen cohens d

Question 11

Nonparametrische Alternative zu Einstichproben t test/ Gauß Test

Answer 11

Wicoxon-Vorzeichen-Rangtest

Question 12

Nonparametrische Alternative zu T test für unabhängige Stichproben

Answer 12

wilcoxon-Rangsummen-Test/ U Test

Question 13

Nonparametrische Alternative zu T test für abhängige Stichproben

Answer 13

Wicoxon-Vorzeichen-Rangtest