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Lernen T-Test Mathematisch | Statistisches Testen
Lernen von Statistik mit Python
course content

Kursinhalt

Lernen von Statistik mit Python

Lernen von Statistik mit Python

1. Grundkonzepte
2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
3. Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
5. Konfidenzintervall
6. Statistisches Testen

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T-Test Mathematisch

Die Aufgabe des t-Tests besteht darin, festzustellen, ob der Unterschied zwischen den Mittelwerten der beiden Stichproben signifikant ist. Was sollten wir berücksichtigen, um ihn durchzuführen?

  • Offensichtlich sollten wir den Unterschied zwischen den Mittelwerten selbst berücksichtigen;
  • Wie im Bild unten gezeigt, ist auch die Varianz wichtig;
  • Auch die Größe jeder Stichprobe sollte berücksichtigt werden.

Um den Unterschied zwischen den Mittelwerten zu berücksichtigen, berechnen wir einfach diesen Unterschied:

Die Situation wird komplexer, wenn es um die Varianz geht. Der t-Test geht davon aus, dass die Varianz für beide Stichproben gleich ist. Wir werden in dem Kapitel t-Test-Annahmen näher darauf eingehen. Um die Varianz aus zwei Stichproben zu schätzen, wird die Formel der gepoolten Varianz angewendet:

Und um die Größe zu berücksichtigen, benötigen wir Stichprobengrößen:

Lassen Sie uns alles zusammen in den t-Statistik einfügen.

Sie haben vielleicht bemerkt, dass Stichprobengrößen nicht auf die intuitivste Weise verwendet werden. Diese Vorgehensweise stellt jedoch sicher, dass t der t-Verteilung folgt, wie wir im nächsten Kapitel erkunden werden.

Welche Stichprobeneigenschaften berücksichtigt der t-Test?

Welche Stichprobeneigenschaften berücksichtigt der t-Test?

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Abschnitt 6. Kapitel 3
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