Der t-Test ist ein statistisches Verfahren, das eine Differenz zwischen den empirisch erfassten Mittelwerten zweier Gruppen analysiert. Dieses Testverfahren operiert mit den Parametern der Streuung und des arithmetischen Mittels, die mit der Stichprobe geschätzt werden. Der t-Test wird zu den parametrischen Verfahren gezählt, da er reliable Informationen zu den intervallskalierten Daten liefert, mit dessen Hilfe ein Unterschied zwischen gefundenen Mittelwerten zweier Gruppen näher analysiert werden kann. Grundsätzlich können drei verschiedene Formen des t-Tests unterschieden werden. Der t-Test untersucht, ob der gefundene Mittelwertsunterschied zufällig entstand, oder tatsächlich bedeutsame Unterschiede zwischen den untersuchten Gruppen bestehen.
Forschende der empirischen Sozialforschung stehen häufig vor der Fragestellung, ob wenige voneinander differenzierte Erscheinungsformen zweier (oder mehrerer) klassifizierter Merkmale in Abhängigkeit zueinanderstehen oder nicht und ob diese sich bzgl. ihrer Häufigkeit voneinander unterscheiden. Um diese Fragestellung einer statistischen Überprüfung unterziehen zu können, wird der Chi²-Test eingesetzt. Der Chi²-Test ist ein interferenzstatistisches Verfahren, wird für Variablen mit nominalem oder ordinärem Skalenniveau angewendet und vergleicht beobachtete und erwartete Häufigkeiten. Ziel ist, ausgehend von einer Stichprobe Schlussfolgerungen über die Gesamtpopulation zu ziehen.
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Aufgabe 1
1. Methodische Grundlagen des t-Tests
1.1 Der t-Test für unabhängige Stichproben
1.2 Der t-Test für abhängige Stichproben
1.3 Durchführung des t-Tests für unabhängige Stichproben
1.4 Fazit
Aufgabe 2
2. Der Chi2-Test
2.1 Methodische Grundlagen
2.2 Testhypothesen und Testdurchführung
Aufgabe 3
3. Analyse des Datensatzes
3.1 Deskriptive Beschreibung der Stichprobe
3.2 Exploratorische Datenanalyse
3.3 Zweifaktorielle Varianzanalyse
3.4 Faktorenanalyse
Literaturverzeichnis
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