Die t-Verteilung: Unterschied zwischen den Versionen

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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Die dabei entstehenden t-Werte streuen symmetrisch um den Wert 0 (vgl. Abbildung 1).
Die dabei entstehenden t-Werte streuen symmetrisch um den Wert 0 (vgl. Abbildung 1).


[[File:1_3_1_t_Verteilung.PNG|700px|Abbildung 1: t-Verteilung, simuliert aus 500 Stichproben der Größe 100]]
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Version vom 5. März 2020, 20:51 Uhr

Die t-Verteilung oder auch Studentische t-Verteilung ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung, die in der Teststatistik im Rahmen unterschiedlicher t-Tests, v.a. bei Mittelwertvergleichen, eine wichtige Rolle spielt. Die t-Verteilung entsteht dadurch, dass aus einer Grundgesamtheit mit den Parametern µ und σ wiederholt Stichproben der Größe n gezogen werden. Für jede dieser Stichproben wird mithilfe der folgenden Formel ein t-Wert bestimmt:

1 3 1 tVerteilung Formel.PNG

Die dabei entstehenden t-Werte streuen symmetrisch um den Wert 0 (vgl. Abbildung 1).


Abbildung 1: t-Verteilung, simuliert aus 500 Stichproben der Größe 100

Die t-Verteilung ist zunächst breiter als die Standardnormalverteilung, wird mit steigender Anzahl an Freiheitsgraden df = (n-1) jedoch schmaler und nähert sich zunehmend der Form einer Standardnormalverteilung an. Die Quantile der t-Verteilung und die damit einhergehenden p-Werte beschreiben den Wert, unterhalb dessen ein bestimmter Anteil der Fläche der Verteilung (einseitige Fragestellung) bzw. die Werte, zwischen denen ein bestimmter Anteil der Fläche der Verteilung liegt (zweiseitige Fragestellung). In Abbildung 1 sind die 95%-Quantile bei zweiseitiger Fragestellung dargestellt. Die Quantile können mit Hilfe von Statistik-Programmen berechnet oder entsprechenden Tabellen entnommen werden.


Videolink neu.PNG kkk Im Video wird die t-Verteilung näher erläutert.

Simulationslink neu2.PNG kkk Wie die t-Verteilung entsteht und sich mit zunehmender Stichprobengröße verändert, lässt sich in der interaktiven Simulation nachvollziehen.


Weiterführende Literatur

Rudolf, M., & Kuhlisch, W. (2008). Biostatistik: Eine Einführung für Biowissenschaftler (Kapitel 3.3 und 6.1). München: Pearson Studium.