t-Test für unabhängige Stichproben
Der t-Test für unabhängige Stichproben (auch ungepaarter t-Test oder Zweistichproben-t-Test genannt) testet, ob die Mittelwerte zweier unabhängiger Stichproben verschieden sind. Bei mehr als zwei Gruppen wenden Sie die Varianzanalyse (ANOVA) an.
Voraussetzung für den Zweistichproben-t-Test ist, dass
- die Gruppenvariable dichotom ist (d.h. zwei Ausprägungen hat, z.B. ja/nein oder weiblich/männlich), sodass zwei Gruppen gebildet werden können,
- die zwei Gruppen ungefähr gleich groß sind,
- die Varianzen in jeder Gruppe in etwa gleich sind (Homoskedastizität, wird so getestet) sowie
- die AVs (die Merkmale, die in den zwei Gruppen verglichen werden) zwischen den Gruppen unabhängig voneinander sind (wenn jede Versuchsperson nur einer Gruppe zugewiesen ist, ist diese Voraussetzung meistens bereits erfüllt),
- intervallskaliert sind,
- keine Ausreißer aufweisen (wird im Boxplot kontrolliert, Werte die sich weit entfernt von der Masse der anderen Werten befinden haben großen Einfluss auf die Signifikanz des Ergebnisses, dies kann durch Ausschluss der jeweiligen Versuchspersonen korrigiert werden) und
- normalverteilte Residuen haben (so testen Sie das in SPSS).
Wenn die Voraussetzungen für einen t-Test für unabhängige Stichproben nicht erfüllt sind, dann können Sie den nichtparametrischen Mann-Whitney-U-Test verwenden.
Der t-Test ergibt den t-Wert. Dieser kann positiv und negativ sein und wird größer, je größer der Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier Gruppen ist und kleiner, je kleiner der Unterschied zwischen den Mittelwerten zweier Gruppen ist. Hier finden Sie eine Videoanleitung zur Durchführung des Zweistichproben-t-Test in SPSS, hier eine für JASP.