Der t-Test prüft, ob ein Unterschied zwischen den Mittelwerten von zwei Bedingungen / Gruppen signifikant ist. Kann also der Zufall für das Zustandekommen des Mittelwert-Unterschiedes mit einer bestimmten Irrtumswahrscheinlichkeit (z.B. p < 0.05, also weniger als 5%) ausgeschlossen werden?
Zwei Beispiele für t-Tests in Excel finden Sie in der unten verlinkten Excel-Datei. Die verwendete Excel-Formel ist: T.TEST(Daten1;Daten2;Seiten;Typ)
Parameter Seiten: 1= einseitige Verteilung oder 2 = zweiseitige Verteilung?
- Wenn es schon vor der Datenanalyse eine klare Hypothese gibt («Nach dem Training bessere Leistung als zuvor»; «Gruppe A besser als Gruppe B»), dann kann einseitig getestet werden. Der p-Wert wird dadurch halbiert.
Parameter Typ: 1 = Gepaart / 2 = zwei Stichproben, gleiche Varianz / 3 = zwei Stichproben, ungleiche Varianz?
- Bei Typ 1 können Werte einander zugeordnet werden (z. B. Werte einer Person vor und nach dem Training). Das heisst auch, die beiden Datensätze müssen immer gleich gross sein. Man spricht in diesem Fallen von gepaarten oder abhängigen Datensätzen.
- Bei unabhängigen Stichproben kann man den Typ 2 verwenden. Ein Beispiel ist der Vergleich der Mittelwerte von Frauen und Männern. Die Datensätze der beiden Gruppen / Bedingungen können hier auch unterschiedlich gross sein.
- Sind bei zwei unabhängigen Stichproben die Standardabweichungen sehr unterschiedlich, sollte Typ 3 gewählt werden; in der Praxis sind die Auswirkungen auf den resultierenden p-Wert meist sehr klein.