t-Test

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Der t-Test ist ein Begriff aus der mathematischen Statistik, er bezeichnet eine Gruppe von Hypothesentests mit t-verteilter Testprüfgröße. Oft ist jedoch mit dem t-Test der Einstichproben- bzw. Zweistichproben-t-Test gemeint.

  • Der Einstichproben-t-Test (auch Einfacher t-Test; engl. One-sample t-Test) prüft anhand des Mittelwertes einer Stichprobe, ob der Mittelwert einer Grundgesamtheit sich von einem vorgegebenen Sollwert unterscheidet. Dabei wird vorausgesetzt, dass die Daten der Stichprobe einer normalverteilten Grundgesamtheit entstammen bzw. es einen genügend großen Stichprobenumfang gibt, so dass der zentrale Grenzwertsatz erfüllt ist.
  • Der Zweistichproben-t-Test (auch Doppelter t-Test; engl. Two-sample t-Test) prüft anhand der Mittelwerte zweier unabhängiger Stichproben, wie sich die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten zueinander verhalten. Dabei wird vorausgesetzt, dass die Daten der Stichproben einer normalverteilten Grundgesamtheit entstammen bzw. es genügend große Stichprobenumfänge gibt, so dass der zentrale Grenzwertsatz erfüllt ist. Der klassische t-Test setzt voraus, dass beide Stichproben aus Grundgesamtheiten mit gleicher Varianz entstammen. Der Welch-Test oder t-Test nach Satterthwaite ist eine Variante, die die Gleichheit der Varianzen nicht voraussetzt.
  • Der Abhängige t-Test (auch Paardifferenzentest; engl. Paired t-Test) prüft für zwei verbundene (abhängige) Stichproben, ob sich die mittlere Differenz der Messwerte unterscheidet. Dabei wird vorausgesetzt, dass die Differenzen normalverteilt sind.
  • Steigers Z-Test prüft, ob der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient gleich einem vorgegebenen Wert ist (z. B. gleich Null). Dabei wird vorausgesetzt, dass die Daten der Stichproben einer bivariaten normalverteilten Grundgesamtheit entstammen.

Geschichte[Bearbeiten]

Die t-Statistik wurde im Jahre 1908 von William Sealy Gosset eingeführt.[1] Er arbeitete als Chemiker für die Guinness-Brauerei in Dublin (Irland) und entwickelte den t-Test als eine billige Art und Weise, die Qualität des Stout zu überwachen. Guinness verbot seinen Mitarbeitern, Ergebnisse zu publizieren, daher veröffentlichte Gosset seine Arbeit unter dem Pseudonym Student.

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1.  Student: The Probable Error of a Mean. In: Biometrika. 6, Nr. 1, März 1908, S. 1-25, doi:10.1093/biomet/6.1.1 (JSTOR).