Unterstützung für Bachelor- und Masterstudierende in jeder Phase ihrer Abschlussarbeit – von der ersten Idee bis zur Abgabe.
Inhalt Was ist die Varianzanalyse (ANOVA)? Zentrale Begriffe und Konzepte 1. Gruppenmittelwerte und Gesamtmittelwert 2. Streuungszerlegung 3. F-Wert Voraussetzungen der ANOVA Hypothesen in der ANOVA Wann verwendet man die Varianzanalyse? Varianten der Varianzanalyse One-Way ANOVA (einfaktorielle Varianzanalyse) Two-Way ANOVA (zweifaktorielle…
Szenario:Du erhebst bei Personen aus drei Gruppen (z. B. Berufsfelder) ihr technisches Interesse anhand von drei Items. Untersuche, ob sich Gruppe 1 und Gruppe 2 signifikant im Skalenmittelwert unterscheiden. Gruppe 3 soll nicht berücksichtigt werden. Daten herunterladen Items: Lösung in R…
Szenario:Du untersuchst, ob ein Motivations-Workshop die Motivation von Mitarbeitenden signifikant steigert. Dazu wird die Motivation vorher und nachher gemessen. Datensatz: Mittel_Motivationsvergleich.csv Daten herunterladen Variablen: Lösung in R 1. Daten einlesen daten <- read.csv(„Mittel_Motivationsvergleich.csv“) 2. Voraussetzungen prüfen a) Differenzen berechnen und…
Du überprüfst, ob sich das durchschnittliche Stressniveau zwischen männlichen und weiblichen Personen statistisch signifikant unterscheidet. Mit Hilfe eines t-Tests (und ggf. eines Mann-Whitney-U-Tests) lernst Du, wie aus einer Forschungsfrage eine überprüfbare Hypothese wird – und wie Du diese in R oder SPSS testest.
Hast Du Daten von denselben Personen zu zwei Zeitpunkten – z. B. vor und nach einem Training –, brauchst Du in SPSS den t-Test für abhängige Stichproben. Dieser Test prüft, ob sich die beiden Messwerte signifikant unterscheiden. Typisch ist er bei Vorher-Nachher-Messungen, aber auch bei Messungen von Paaren oder Zwillingsstudien.
Manchmal erhebst Du Daten vor und nach einer Intervention – zum Beispiel Stresslevel vor und nach einem Achtsamkeitstraining. Oder Du arbeitest mit Paaren, Zwillingen oder Messwiederholungen. In solchen Fällen nutzt Du den t-Test für abhängige Stichproben, auch paired t-Test genannt.
Stell Dir vor, Du möchtest wissen, ob Studierende aus zwei Studienrichtungen unterschiedlich viel Prüfungsstress empfinden. Oder ob Männer und Frauen sich im mittleren Selbstwert unterscheiden. Wenn Du zwei unabhängige Gruppen miteinander vergleichen willst, brauchst Du in SPSS den t-Test für unabhängige Stichproben.
Du hast zwei Gruppen – zum Beispiel Männer und Frauen – und möchtest wissen, ob sie sich in einem bestimmten Merkmal wie Stressempfinden, Lernerfolg oder Reaktionszeit unterscheiden. Dafür brauchst Du den t-Test für unabhängige Stichproben. In diesem Beitrag zeige ich Dir, wie Du ihn in R durchführst und interpretierst.
Du hast metrische Daten und willst wissen, ob der Mittelwert signifikant von einem bestimmten Wert abweicht? Genau dafür ist der One-Sample t-Test in SPSS da.
In diesem Beitrag zeige ich Dir Schritt für Schritt, wie Du in R einen t-Test mit nur einer Stichprobe durchführst – also einen sogenannten One-Sample t-Test. Der eignet sich immer dann, wenn Du den Mittelwert einer einzigen Gruppe mit einem bestimmten Referenzwert vergleichen willst.