Der t-Test für abhängige Stichproben (auch gepaarter t-Test genannt) testet, ob die Mittelwerte einer Gruppe mit zwei Messzeitpunkten (bzw. zweier abhängiger Stichproben) verschieden sind. Bei mehr als einer Gruppe mit mehreren Messzweitpunkten wenden Sie die Varianzanalyse (ANOVA) mit Messwiederholung an.

Voraussetzung für den t-Test für abhängige Stichproben 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 sowie
• die AVs (die Merkmale, die in den zwei Gruppen verglichen werden) zwischen den Gruppen abhängig voneinander (also korreliert) sind (wenn jede Versuchsperson mehrmals gemessen wurde, 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 Wilcoxon-Test für abhängige Stichproben verwenden.

Der t-Test ergibt den t-Wert. Dieser kann positiv und negativ sein und wird größer, je größer der Unterschied zwischen den Mittelwerten der Gruppe an den unterschiedlichen Messzeitpunkten ist und kleiner, je kleiner der Unterschied zwischen den Mittelwerten der Gruppe an den unterschiedlichen Messzeitpunkten ist. Hier finden Sie eine Videoanleitung zur Durchführung des t-Test für abhängige Stichproben in SPSS, hier eine für JASP.