T-Test bei abhängigen Stichproben in SPSS durchführen - Daten analysieren in SPSS (6)

[@some3885]

Ich könnte es unter all deine Videos schreiben. Ich bin dir wiederholt dafür dankbar, dass du diese Videos veröffentlichst. Sie sind enorm hilfreich. Ich gehe sogar ein Schritt weiter: Dank dir macht mir Statistik richtig Spaß, weil ich es beginne umfassend zu verstehen. LG Soheil

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Soheil und danke für die lobenden Worte! Freut mich, wenn dir die Videos helfen und du sogar etwas Spaß dabei hast. Mission erfüllt. ;-) Viele Grüße und viel Erfolg (und Spaß!) weiterhin. Björn

[@kohlemodus6799]

Du hast meine Masterarbeit gerettet!! Vielen Dank!!!!

[@jukori]

ich find deine videos mega gut! kurz und knackig und genau das was man braucht auf den Punkt gefasst!

[@heimdallmidgard4670]

Super Video dazu. Vielen Dank. Du solltest deutlich mehr Views haben!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

+Heimdall Midgard danke, das finde ich auch. ;-)

[@naadjeley9964]

Danke für deine Videos!! Statistik kann ja richtig Spaß machen... vielleicht mache ich ja doch eine quantitative Forschung für meine Abschlussarbeit :D

[@tupacshakur2313]

Super video, danke dir

[@sebastianrennert9547]

Hallo Björn, vielen Dank mal vorab für die super gemachten Videos. Ich hätte eine Frage zum t Test, bzw. vielmehr dazu, ob ich ihn überhaupt benutzen kann. Ich habe ein Gruppe Probanden, die auf Laktatkonzentration zu getestet wurden, woraus sich zu einer bestimmten Konzentration auch ein bestimmter Wattwert ergibt. Zusätzlich habe ich die Wattwerte aus einem Wettkampf. Kann ich jetzt den t Test hernehmen, um zu testen wie signifikant die Wettkampfwerte mit den Werten aus dem Labor übereinstimmen? Viele Grüße Sebastian

[@haze5027]

Hallo, ich habe eine Frage: Wenn ich den t-Test in SPSS anwenden will, sollten die Variablen intervallskaliert sein. Diese sind bei mir jedoch ordinalskaliert (7-stufige-Likert-Skala bsp. das Item zur Einstellung wurde abgefragt). Muss ich die dann transformieren, wäre das erlaubt, sinnvoll, oder sogar unabdingbar? Und wenn ja, welchen Ansatz müsste man befolgen oder kann man einfach dann annehmen dass die Variablen intervallskaliert sind, den t-Test einfach anwenden und muss die nicht transformieren? Ich habe gelesen (aus einer Methodenberatung, also keine zitierfähige Quelle), dass man nicht unbedingt auf ein höheres Skalenniveau transformieren kann, sondern wenn überhaupt nur auf ein niedrigeres. Und generell habe ich keine tauglichen Informationen zur Transformierung in diesem Fall gefunden...vielleicht weißt du ja mehr und kannst weiterhelfen?

[@xtrrr7090]

Interessantes Video wie die anderen auch. Eine Sache die mich wirklich mal interessieren würde: Ich sehe ganz oft diese Studien wo zu irgendwas z.B. zwei Produkte einfach ein oder mehrere validierte Fragebögen mit zahlreichen subskalen genutzt werden und dann für jede Subskala eine Hypothese aufgestellt wird (z.B. Produkt A ist da besser) und dann jede Hypothese einzeln durch einen T-Test überprüft wird. Das ist ja dann eigentlich die Alphafehlerwahrscheinlichkeit enorm angestiegen. Wie wäre da das korrekte Vorgehen? Trotzdem weiter auf T-Test aber mit Korrektur oder gibt es da einen anderen sinnvollen Test? Vielleicht Manova?

[@Sila-ir7ez]

Hallo, vielen dank für das Video - Ich habe eine kurze Frage. Ich muss auch einen T-test für verbundene Stichproben rechnen. Ich habe 2 mal den gleichen Fragebogen, der an 2 Messzeitpunkten erhoben wurde. Nun muss ich die 3 Skalen vergleichen, und schauen, ob sich etwas verändert hat- wie bekomme ich es hin, dass die beiden Fragebögen zusammen in einem Datensatz stehen - also so wie bei dir am Anfang, das ich Prä und Post habe und die jeweilige Versuchsperson nebeneinander steht..? Mit freundlichen Grüßen

[@Max-xc6no]

Hi Björn, was sagt es nun aus, wenn die Signifikanzen bei "Test bei gepaarten Stichproben" für die jeweiligen Paare hochsignifikant sind, die Korrelationen (entsprechen ja Pearson) jedoch jedoch nicht signifikant sind? Dass signifikante Unterschiede in den zu vergleichenden Mittelwerten vorliegen, über die Korrelation dieser Unterschiede jedoch keine signifikante Aussage getroffen werden kann?

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo, die Korrelation besagt ja nur, dass höhere Werte des einen Zeitpunktes mit höheren Werten des anderen Zeitpunktes auftreten. Die Korrelation steigt, je mehr solcher Paare es gibt und sinkt, wenn es Paare mit andersherum laufendem Zusammenhang gibt. Viele Grüße, Björn.

[@patrickotto2734]

Hallo Björn, danke erstmal für deine Videos die sind sehr hilfreich bei meiner Abschlussarbeit. Eine Frage, wenn ich nach einer Repeated Measures ANOVA einen sowohl bei den Haupteffekten als auch beim Interaktionseffekt einen signifikanten Unterschied habe und im Anschluss einen t-test mit abhängigen Variablen mache, wobei ich alle Zeitpunkt miteinander vergleiche, untersuche ich dann den Zeiteffekt oder den Interaktionseffekt? Vielen Dank!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Patrick, danke für dein Lob! Du untersuchst beim t-Test mit verbundenen Stichproben immer den Innersubjekteffekt, also den Zeiteffekt. Den Interaktionseffekt kriegst du für mein Empfinden nur über die ANOVA mit Messwiederholung gefasst. Viele Grüße, Björn.

[@c.rische9818]

Ich nutze schon länger deine Videos für das Arbeiten mit SPSS. Ich finde sie richtig gut. Vielleicht kannst du mit weiterhelfen. Ich habe zwei Gruppen von 21 und 31 Probanden, welche zum Zeitpunkt 1 und Zeitpunkt 2 untersucht wurden. Wenn ich nun überprüfen möchte, ob eine Änderung eines Blutwert)es durch meine Therapie erfolgte, würde ich den T-Test wie im Video nutzen. Müssen dazu die Werte normalverteilt sein? Falls ja, welchen Test müsste ich nehmen, wenn diese nicht normalverteilt sind? Liebe Grüße und cielen Dank für eine Antwort

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Cielen, danke für dein Lob! Welchen Mittelwertvergleich man wählt, ist eine wichtige Entscheidung. Welcher der richtige ist, verrate ich in diesem Video: kzbin.info/www/bejne/pIfFqICkqdWfiqM Das sollte dir bei deiner Wahl definitiv helfen und auch weitere Fragen beantworten. Viele Grüße, Björn.

[@janafreese4923]

Hey eine kurze Frage, du sagtest im dem Video, dass es die Differenz der Mittelwerte ist. Aber ist es nicht der Mittelwert der Differenz des Effektes mit und ohne Training? Das ist ja ein Unterschied, nur in diesem Beispiel ist dieser Wert zufällig gleich.

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Jana, da gibt es keinen Unterschied, auch wenn du viele andere t-Tests rechnet. Viele Grüße, Björn.

[@marianbickel2443]

Danke für das Video! Eine Frage hätte ich da aber mal: Was für eine Fallzahl brauche ich denn für den gepaarten t-test? Reichen z.B. 12 Probanden für eine Aussage zur Signifikanz aus?

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Marian, immer gerne. ;-) Man liest manche Forscher, die sogar eine Stichprobengröße von 10 noch als ausreichend beschreiben. Demzufolge sollte 12 noch in Ordnung sein. Viele Grüße, Björn.

[@LenaMeissner95]

Super Video - wie kann ich die Signifikanz für jede VP getrennt berechnen? Sprich schauen, ob die Veränderung (prä-post) einer einzelnen VP signifikant ist?

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Lena und danke für dein Lob! Wenn du mit VP die einzelnen Versuchspersonen meinst, kann das nicht untersucht werden. Es kann nur über die Zeitpunkte auf die Mittelwerte auf Unterscheide getestet werden. Viele Grüße, Björn.

[@natkayrahi129]

Hallo, super Video!! Vielen Dank fürs erstellen. Ich hab mal eine Frage, wenn ich einen T Test durchführen möchte bei einem Datensatz von z.B. kognitiven Testungen zum Zeitpunkt t0 und anschließend t1 bei den selben Probanden und sich aber bei der Prüfung auf Normalverteilung unterschiedliche Ergebnisse im Shapiro Wilk Test ( mal über p=0,05 und mal unter p=0,05) zu verschiedenen Zeitpunkten anzeigt, kann ich dann von einer Normalverteilung ausgehen, wenn mir SPSS nichts mit dem "*" als Signifikant markiert? Vielen Dank schon mal im Vorfeld

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Natkay, danke für dein Lob! Prüfst du die Residuen auf Normalverteilung? Also die Differenzen der abhängigen Variable zu den Zeitpunkten. Wenn ja, sollte ja nur ein Shapiro-Wilk-Test notwendig sein. Zur Zuverlässigkeit dieses Tests sollte man aber mit steigender Stichprobengröße vorsichtig sein. Schau dazu mal mein Video "Shapiro-Wilk-Test unbrauchbar?" Viele Grüße, Björn.

[@s.schmid7520]

Hallo, vielen Dank für das Video! Ich hab eine Frage: beim t-test hast du nicht darauf hingewiesen, dass deine Hypothese gerichtet ist und man damit von einem alpha

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Serena, auch beim t-Test gilt, wenn ich von einer gerichteten Hypothese ausgehe, kann ich den p-Wert des Testes halbieren. Ich hatte beim Wilcoxon-Test dummerweise vom Halbieren des Alphas gesprochen (steht auch im angepinnten Kommentar des Videos noch mal) - keine Ahnung, was da los war, vermutlich zu heiß für den klaren Gedanken. ;-) Also, wichtig: du musst den p-Wert halbieren, nicht das Alpha. Bei einer gerichteten Hypothese gewinnst du daher immer vereinfacht gesprochen an Signifikanz. Alles andere bleibt bei der Interpretation aber identisch. Viele Grüße, Björn.

[@s.schmid7520]

Wunderbar, vielen vielen Dank!! :) bzw. damit ich es auch wirklich richtig verstanden hab: ich halbiere dann 0.036 und habe damit den wert für eine gerichtete hypothese, der unter 0.05 liegen muss, richtig?

[@s.schmid7520]

Und vielleicht noch eine Frage zur wissenschaftlichen Darstellung in der Bacheloarbeit: schreibe ich dann als Ergebnis des t-tests (Wilcoxon-Tests) die Signfikanz auf, die sich aufgrund der einseitigen Hypothese ergibt, also die halbierte, oder schreibe ich die 2seitige sig auf? Vielen Dank im Voraus!!!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Die zweiseitige Signifikanz würde man nennen und mit dem Verweis auf die gerichtete Hypothese dann die einseitige herleiten und mir ihr weiterarbeiten. Viele Grüße, Björn.

[@miesiboi]

Ich habe zwei Untersuchungsgruppen, die nach Alter und Geschlecht gematcht sind, sich jedoch in hinsichtlich eines Merkmals unterscheiden (Gruppe 1 = auffällig, Gruppe 2= unauffällig). Nun möchte ich die Ergebnisse eines Fragebogens, den alle ausgefüllt haben, untersuchen. Muss ich bei der Analyse der Mittelwerte nun den T-Test für abhängige Stichproben durchführen? Ich bin verwirrt, weil ich im Netz so unterschiedliche Infos finde. Aber ich muss mich auch noch ordentlich in die SPSS-Sprache einarbeiten... Für ein kurzes Feedback wäre ich dankbar. Und danke für deine äußerst hilfreichen Videos!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo und danke für dein Lob! Wenn du zwei Untersuchungsgruppen hast, sind das unabhängige oder unverbundene Stichproben. Demzufolge brauchst du, sofern die parametrischen Voraussetzungen erfüllt sind, den T-Test für unabhängige Stichproben (kzbin.info/www/bejne/iZDFaINjlsaWjZI). Viele Grüße, Björn.

[@miesiboi]

Danke für die schnelle Antwort! Ich war irritiert, weil manche Quellen angeben, dass bei gematchten Gruppen der T-Test für abhängige Stichproben durchgeführt werden muss. Aber dann hab ich es ja doch richtig gemacht.

[@helenabritz5614]

Hallo, vielen Dank für Deine hilfreichen Videos! Leider habe ich noch nichts dazu gefunden, welchen Test man durchführt um einen signifikanten Anstieg über die Jahre x bis x darzustellen. In meinem Fall möchte ich den Anstieg der verschriebenen Dosen eines Medikaments über die Jahre 2012 bis 2021 untersuchen; ob dieser signifikant ist. Kannst Du mir da weiterhelfen? LG und vielen Dank!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Helena, du kannst auf einen linearen Zusammenhang prüfen, z.B. mit einer einfachen Pearson-Korrelation. Ist sie signifikant, scheint es einen ungerichteten Zusammenhang zwischen Jahr und # Verschreibungen zu geben. Viele Grüße, Björn.

[@B96.]

Mir wird beim zweiseitigen P , bei allen Skalen, jeweils "

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo, p

[@maxbuchbender573]

Welcher Test muss berechnet werden, wenn ich zusätzlich zwei Gruppen habe? (Eine KG, eine EG und zwei Messzeitpunkte). Lg, Max

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Max, in dem Fall läuft es auf eine gemischte ANOVA hinaus. Hier ein Video, wo alles zur gemischten ANOVA in SPSS gezeigt wird: kzbin.info/www/bejne/jpKVdpWco9dlaK8 Viele Grüße, Björn.

[@maxbuchbender573]

@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen Dank!

[@norahennig8724]

Warum gibt es 3 Variablen als 0,1 und 10? T-Test funktioniert doch nur für 2 Variablen?

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Nora, ja, der t-Test ist nur ein Paarvergleich. Ich wollte aber einmal einen Unterschied zeigen und einmal keinen Unterschied. Das ist also lediglich didaktischer Natur. Sonst würde man für drei Gruppen natürlich eine ANOVA rechnen, wenn die Voraussetzungen für parametrische Tests erfüllt sind. Viele Grüße, Björn.

[@lisaseifert2413]

Hallo und vielen Dank für das tolle Video, wirklich gut erklärt! Eine Frage hätte ich noch, die Variablen sollten für diesen Test ja normalverteilt sein, was mache ich wenn nicht alle meiner Variablen normalverteilt sind (also angenommen in ihrem Beispiel wäre "nach einem Training" nicht normalverteilt und der Rest schon)? LG

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Lisa! Vielen Dank für das Lob! Sobald mindestens eine Variable nicht normalverteilt ist, hast du prinzipiell zwei Möglichkeiten: 1) Wenn deine Stichprobe groß genug ist, erübrigt sich die Normalverteilungsvoraussetzung. Man liest verschiedenes hierzu, 20 sollte es aber mindestens sein. 30 wird empfohlen (Siebert, C. F.; Siebert, D. C.: Data analysis with small samples and non-normal data. Nonparametrics and other strategies, S. 87). Je größer, desto besser. Das würde man so auch diskutieren, also auf Nichtnormalverteilung einer oder mehrerer Variablen hinweisen und gleichzeitig mit diesem Gegenargument aufwarten, um die Anwendung des t-Tests (=parametrischer Test) dennoch zu rechtfertigen. 2) Man kann alternativ auch einen nichtparametrischen Test durchführen. Bei zwei abhängigen Stichproben den Mann-Whitney-U-Test (kzbin.info/www/bejne/sICQd2mOpsRnm80) und bei mehr als zwei Stichproben den Kruskal-Wallis-Test (kzbin.info/www/bejne/b3ivaneEZ5eqeMk). Ich hoffe, das hilft. Wenn du noch Fragen hast, kannst du sie jederzeit beim entsprechenden Video stellen. VIele Grüße

[@lisaseifert2413]

Perfekt, meine Stichprobe ist 49, somit kann ich den t-Test ja machen! Danke!!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Das freut mich. :-D Viel Spaß damit! ;-)

[@yesthisismew]

@@StatistikamPC_BjoernWalther geht nicht der Wilcoxon-Test? Den hatte ich als Alternative genutzt...

[@Daffi2k12]

ich küss dein Herz

[@jenszimmermann9203]

Hey, ich schreibe gerade meine Masterarbeit und komme absolut nicht weiter :-(. Kann mir hier jemand ggf. bitte helfen? ich habe eine Interventionsgruppe (bekam einen Trainingsplan) und eine Kontrollgruppe (kein Trainingsplan) bei 2 Messszeitpunkten des Cortisolwerts im Blut. Welchen test muss ich anwenden, um zu prüfen ob es einen Unterschied im Cortisolwert zwischen den beiden Gruppen und zwischen den Messzeitpunkten gibt? Vielen dank schon Mal ! Liebe Grüße Jens

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Jens, ANOVA mit Messwiederholung und Zwischensubjektfator. Viele Grüße, Björn.

[@sabrinad.7221]

Ich versteh nur echt nicht, wie man das Ganze graphisch darstellt. Hatte das dann einfach in Excel gemacht; schön mit Fehlerbalken, aber der Prof will es jetzt doch unbedingt in Spss... wie mach ich das?

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Sabrina, hast du es mal hiermit probiert: kzbin.info/www/bejne/jGiooH1nit-Ap7c Viele Grüße, Björn.