t-Test bei ungleichen Varianzen (Welch-Test) in Excel - Daten analysieren in Excel (52)

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Bei Fragen und Anregungen zum t-Test bei ungleichen Varianzen in Excel, nutzt bitte die Kommentarfunktion.

[@hannadedekind4165]

Hallo, Ich habe den im Video gezeigten Test in Excel durchgeführt und komme nun zu gewissen Unstimmigkeiten. Ich habe eine t Statistik unter 0 (-2,788) und einen t krit bei 2,0. Hieße Nullhypothese beibehalten. Der p wert liegt allerdings 0,0085 < 0,05 unter Alpha. Auf was soll ich nun achten, was hat einen höhere Wichtigkeit? Vielen Dank

[@Laura34055]

Hallo, das ist wahrscheinlich eine super blöde Frage aber ich hatte mit T tests bisher nichts zutun und muss mir die Thematik nun für meine Bachelorarbeit selber beibringen. Ich habe verstanden, dass die Nullhypothese verworfen wird, wenn der p wert signifikant kleiner ist als 0,05. Mich verwirrt nur die Zahl P(t

[@CalliWill]

Genau, so stellt man sehr kleine Zahlen da. Die hoch E-06 heißt, dass das Komma 6 Stellen nach links verschoben werden muss. Damit es übersichtlicher ist und nicht "zu viele" Nullen am Anfang stehen, schreibt man diese kleinen Zahlen teilweise so! ;-)

[@esradem4954]

Hallo Björn, danke für die super Videos! Ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit und ich habe eine Frage hierzu. Ich habe den t-Test bei ungleichen Varianzen in Excel durchgeführt, basierend auf einer Hypothese möchte ich die Nullhypothese ablehnen, und betrachte somit den einseitigen Hypothesentest. Mein Ergebnis für P(T

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Esra, gerne. Nur zum Verständnis: wenn du einseitig testest, brauchst du eine Wirkungsvermutung - welche Gruppe einen höheren/niedrigeren Mittelwert hat. Du verwechselst zudem was mit dem p-Wert. Der p-Wert hat die gleiche Aussage wie der Vergleich des t-Wertes mit dem kritischen t-Wert. Schau auf den p-Wert. Er ist mit 0,0031 deutlich unter allen typischen Alphagrenzen und somit verwirfst du die Nullhypothese zugunsten der Alternativhypothese. Viele Grüße, Björn.

[@sierkun]

Hallo zusammen, mich würde interessieren, wie ich einen t-Test bei ungleichen Varianzen in Excel durchführe mit einer unabhängigen Variable, die mit Hilfe von Dummy Variaben 0 und 1 erklärt werden sollen. Dabei sind die Dummy Variablen in einer Spalte: Mein Datensatz sieht folgendermaßen aus: Aktienrendite Sell 0,001 1 0,003 0 . . . .

[@LisaWeidenbruch]

Hallo Björn, Vielen Dank für dieses super gute Video. Hat mir richtig geholfen für meine Bachelorarbeit. Ich hab da eine Rückfrage: Gibt es bei der Betrachtung der Ergebnisse zum einseitigen t-test hier eine Unterscheidung zu Rechts und linksseitig? Oder sagt mir das einfach nur es gibt eine Seite aber man sieht nur indem man auf die Mittelwerte schaut, ob rechts oder linksseitig- also erfolgt die Interpretation dann einfach wie du es im Video gemacht hast, indem man auf die Mittelwerte im Anschluss schaut und entsprechend sagt, dass eben der eine Mittelwert kleiner oder größer als der andere ist? Du hast ja jetzt geprüft, ob mit Sport der Ruhepuls niedriger ist als bei den Personen die keinen Sport machen. Entsprechend hast du dann die Sport Gruppe bei „Bereich Variable A“ hinterlegt und die nicht Sportler bei „Bereich Variable B“. Wenn ich es richtig verstanden habe, wäre das jetzt ein linksseitiger Test, wo H1 aussagt Gruppe 1 hat einen kleineren Mittelwert als Gruppe 2. Wenn ich jetzt aber sagen würde die Sportler haben einen größeren Ruhe Pulse als die nicht Sportler wäre das ja dann ein rechtsseitiger Test. Wie würde ich das denn in excel hinterlegen können? Oder verrät das Vorzeichen des t Wertes am Ende, ob der Mittelwert von Gruppe 1 kleiner oder größer ist als von Gruppe 2 (den Hinweis gab mir nämlich Chat GPT ).? Und hast du ein Video für die zweiseitige Variante? Würde mich echt über eine Rückmeldung von dir freuen, versuche das seit Stunden rauszukriegen. LG Lisa

[@asbinanceasbinance1473]

Hi Björn, erstmal vielen Dank für das Video. Gehst Du bei der Anwendung des t-Test davon aus, dass die Stichproben normalverteilt sind, oder aus einer Grundgesamtheit kommen der normalverteilt ist? Weil der zentrale Grenzwertsatz ja erst ab einer Stichprobengröße n>= 30 in Anwendung kommt, oder lt. meinem Prof. ab n>=60. Vielen Dank für Deine Antwort im Voraus.

[@SevZG]

Hallo Björn, habe eine Frage da ich mir nicht sicher bin ob ich t-Tests so anweden darf: Ich soll für eine Arbeit überprüfen, ob Kursänderungen einer Aktie an einem bestimmten Tag signifkant unterschiedlich sind im Vergleich zur Historie der Aktie. Also z.B., als historischen Zeitraum schaue ich mir 1.1.2010 bis 21.12.2016 an. Jetzt muss ich überprüfen, ob am 24.6.2016 die Kursänderung der Aktie statistisch signifikant ausfällt. Würde mich freuen, wenn du eventuell ein Video dazu hast, oder mir sagen könntest welchen statistischen Test ich hierbei anwenden muss bzw. wie ich statistische (In)Signifikanz begründen kann. :) Danke schonmal für deine Hilfe!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Sev, prinzipiell ist ein t-Test dann anzuwenden, wenn du zwei Messungen hast. In deinem Fall ist es eine Messwiederholung bei abhängigen (gleichen/verbundenen) Stichproben. Ein t-Test bei verbundenen Stichproben wäre da die beste Wahl des Verfahrens - bei ungleichen Varianzen müsste man den Welch-Test anwenden, da der hier gezeigte t-Tets sich auf ungleiche Varianzen bei unabhängigen Stichproben bezieht. Soviel zu Theorie. In deinem speziellen Fall, kann es sein, dass man sich eher die abnormalen Renditen anschaut als nur die Kursveränderungen und da noch elaboriertere Tests existieren - mein BWL-Studium ist schon ein bisschen her und gerade bei AR-Untersuchungen gibt es eine handvoll Tests, die auf dem t-Test aufbauen aber geeigneter sein können. Viele Grüße, Björn.

[@SevZG]

@@StatistikamPC_BjoernWalther Vielen Dank, werde mir das alles mal angucken!

[@pinkpomello3415]

Hi, ich habe einen zweiseitigen t-Test mit unterschiedlichen Varianzen gemacht. Als Ergebnis bekam ich allerdings einen Widerspruch. p ist kleiner als alpha, also müsste man H0 ablehnen. Der Kritische t-Wert liegt aber über dem t-Statistik Wert, was ja bedeuten würde, dass ich H0 nicht ablehnen kann. Woran könnte das liegen? (Die Varianzen sind 0,007310024 und 0,0004468) Danke schonmal im Vorraus LG

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo, eigentlich kann das nicht sein, da t-Wert und p-Wert immer zum gleichen Ergebnis führen. Wie groß ist deine t-Statistik denn? Zu welchem Alpha-Niveau prüfst du? Viele Grüße, Björn.

[@johannesd97]

Hallo, kann ich einen t-Test durchführen wenn meine Gruppen unterschiedlich groß sind? Habe einmal 10 und einmal 13 Teilnehmer. LG

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Johannes, ja das geht problemlos. Viele Grüße, Björn.

[@volkangursoy6421]

Hallo Björn, finde deine Erklärungen echt super! Danke dafür! Eine Frage zu den Varianzen: meine beiden Variablen haben eine Varianz von jeweils 0,38 und 0,25. Nehme ich den t-test bei gleichen oder ungleichen Variablen? Ab wie viel Diskrepanz spricht man von einer ungleichen Varianz? Danke schonmal für deine Hilfe! :)

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Volkan, normalerweise würde ich den Levene-Test anschauen. 0,38 und 0,25 wäre für mich vom Gefühl her eher ein Hinweis auf ungleiche Varianzen. Viele Grüße, Björn.

[@nadeschdaheine7660]

Hallo Björn, Deine Video sind super hilfreich! Haben mir schon in einigen Auswertungen weitergeholfen. Vielen Dank dafür. Ich hab eine Frage zu einer Auswertung, an der ich gerade sitze: Meine Hypothese sagt aus: Die Höhe des Preises beeinflusst die Zahlungsbereitschaft. Das wird mit 3 Items abgefragt: einmalige Zahlung mit den 4 Antwortmöglichkeiten; ein Abo mit den 4 Antworten; InApp Kauf mit den 4 Antworten. Das sind die 4 Antwortmöglichkeiten: unter 1€; 1 - 5€; 5-10€ und mehr als 10 Muss ich hier jedes Item einzeln auswerten? Welchen Test empfiehlst Du hier? *HELP* VG

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo und danke für dein Lob! Eigentlich würde man bei der Hypothese sagen: "Je höher der Preis, desto höher ist die Zahlungsbereitschaft". In deinem Falle hast du eigentlich drei Gruppen und du möchtest prüfen, welche die größte Zahlungsbereitschaft hat. Normalerweise würde man hier die ANOVA verwenden, da deine abhängige Variable allerdings nicht metrisch skaliert ist, würdest du den Kruskal-Wallis-Test verwenden, wenn es sich um unabhängige Stichproben handelt: kzbin.info/www/bejne/b3ivaneEZ5eqeMk Sind es allerdings abhängige Stichproben, nimmst du den Friedman-Test: kzbin.info/www/bejne/p6GzlZqOjbd0o5o Viele Grüße, Björn.

[@FelixFlix1]

Hallo Björn, vielen Dank für die vielen hilfreichen und informativen Videos! Ich schreibe gerade an meiner Masterarbeit und habe 2 Unternehmen bezüglich zeitlicher Preisdifferenzierung beobachtet. Das eine Unternehmen fungiert als reiner Online-Händler, das andere als Multi-Channel Händler. Mit der Beobachtung wollte ich die folgende Frage beantworten: Unterscheiden sich die beiden Unternehmen in Bezug auf das Ausmaß von zeitlicher Preisdifferenzierung? Dabei soll nach der H1 Hypothese ein Unterschied bei den beiden Unternehmen vorliegen, die H0 also abgelehnt werden. Die abhängige Variable ist dabei die Anzahl der Preisänderungen im Beobachtungszeitraum bei den beiden Unternehmen. Die Varianzen der beiden Unternehmen unterscheiden sich allerdings sehr stark (149 zu 0,28). Kann ich selbst bei so enormen Unterschieden in der Varianz diesen t-Test durchführen oder ist er dann eher nicht geeignet? Vielen Dank im Voraus und mach weiter so!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Felix und danke für dein Lob! Mir ist nicht bekannt, dass das Niveau des Unterschieds eine Rolle spielt. Ich würde daher von zuverlässiger Schätzung ausgehen. Viele Grüße, Björn.

[@fridelkastor3804]

Moin Björn, echt sehr sehr tolle Videos, die du machst! Ich hatte schon viele AHA-Erlebnisse ;) Ich muss gerade einen Signifikanztest machen und bin nicht sicher ob der t-test mit ungleichen Varianzen Sinn ergibt. Ich habe Forst-Betrieb 1 und 2, die jeweils unterschiedlich viele Bäume auf der Fläche stehen haben (dafür habe ich Klassen gebildet 0-150, 151-300, 301-450, 451-600, 601-750, >750). Und ich habe für jeden Baum einen Durchmesserzuwachs z.B. 5,3mm/a. Ich möchte nun prüfen ob sich die Zuwächse in der Klassen signifikant unterscheiden. Ist der t-Test hier überhaupt das Mittel der Wahl? Darüber hinaus möchte ich herausfinden ob sich die Zuwächse je Klasse von Betrieb 1 und 2 signifikant unterscheiden. Nehme ich hier eine Anova mit ungleichen Varianzen? Vielen Dank schonmal für deine Hilfe!!

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo Fridel und danke für dein Lob! :-) Es klingt so, also ob deine Daten nested sind. Ich würde hier dazu neigen eine ANCOVA zu rechnen, also eine ANOVA mit Kovariate (Kontrollvariable). Du prüfst die Klassen auf Unterschiede, kontrollierst aber für den Forstbetrieb. Da du nur zwei Betriebe hast, klappt das auch ohne Probleme. Deine Varianzen sind wohl aufgrund der Klassenbildung ungleich. Das könnte man evtl. relativieren, denn leider kann man keine Welch-ANVOCA rechnen. Evtl. steht noch ein generalized linear mixed model zur Verfügung. Viele Grüße, Björn.

[@BV-sz2fl]

Hallo, mein Prof sagt dass man bei ungleichen Varianzen kein T-Test durchführen kann. Ist was du hier zeigst ein Welch T-test? Lg

[@StatistikamPC_BjoernWalther]

Hallo, ja, das ist der Welch-t-Test oder auch einfach Welch-Test genannt. Viele Grüße, Björn.