Der T-Test ist ein grundlegendes statistisches Verfahren, das in der empirischen Forschung häufig Anwendung findet, um Mittelwertunterschiede zwischen Gruppen zu analysieren. Dieses Verfahren wurde Anfang des 20. Jahrhunderts von William Sealy Gosset entwickelt. Der T-Test ermöglicht es Forschenden, Hypothesen über Unterschiede in den zentralen Tendenzen von Populationen zu überprüfen, indem er die Mittelwerte von Stichproben vergleicht. Die Grundidee des T-Tests besteht darin, die Differenz zwischen zwei Mittelwerten in Relation zur Streuung der Werte zu setzen. Dabei wird berücksichtigt, dass Stichprobenmittelwerte um den wahren Populationsmittelwert streuen. Der T-Test quantifiziert, wie wahrscheinlich es ist, den beobachteten oder einen noch extremeren Mittelwertunterschied zu finden, wenn in der Population tatsächlich kein Unterschied existiert (Eid et al., 2017). Ein zentrales Konzept beim T-Test ist die Nullhypothese, die annimmt, dass kein Unterschied zwischen den Populationsmittelwerten besteht. Der T-Test berechnet die Wahrscheinlichkeit, mit der die beobachteten Daten auftreten würden, wenn die Nullhypothese wahr wäre. Diese Wahrscheinlichkeit wird als p-Wert bezeichnet und dient als Entscheidungsgrundlage für die Annahme oder Ablehnung der Nullhypothese (Bortz & Schuster, 2010). Die Teststatistik des T-Tests folgt einer t-Verteilung, deren Form von den Freiheitsgraden abhängt.
Die Freiheitsgrade ergeben sich aus der Stichprobengröße und der Art des durchgeführten T-Tests. Bei größeren Stichproben nähert sich die t-Verteilung der Normalverteilung an, was die Robustheit des Tests bei Verletzungen der Normalverteilungsannahme erklärt (Field, 2018). Es existieren verschiedene Varianten des T-Tests, die je nach Forschungsdesign und Datenbeschaffenheit eingesetzt werden. Die häufigsten sind der Einstichproben-T-Test, der T-Test für abhängige Stichproben und der T-Test für unabhängige Stichproben. Jede Variante hat spezifische Anwendungsbereiche und Voraussetzungen, die bei der Wahl des geeigneten Verfahrens berücksichtigt werden müssen (Sedlmeier & Renkewitz, 2018).
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- Anonym (Auteur), 2024, Quantitative Datenanalyse. T-Tests und nichtparametrische Verfahren, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1673001
