GNU R: t.test
Der Befehl t.test führt den t-Test durch.
Handhabung Bearbeiten
Die Funktion t.test wird wie folgt aufgerufen:
t.test(x,y=NULL,alternative=c("two.sided", "less", "greater"),mu=0,paired=FALSE,var.equal=FALSE,conf.level=0.95, ...)
| Parameter | Beschreibung |
x
|
zu untersuchende Daten (Stichprobe) |
y
|
Daten der zweiten Stichprobe (bei Zweistichproben-Untersuchung) |
alternative
|
Formulierung der Alternativhypothese:
|
mu
|
|
paired
|
|
var.equal
|
|
conf.level
|
Konfidenzniveau (Standard = 0.95) |
Einstichprobe Bearbeiten
daten <- rnorm( 10, 3.25, 0.31 ); #irgendwelche Messungen (10 Stück) t.test( daten, mu=3.5 ); #überprüfen, ob Mittelwert signifikant von 3.5 abweicht.
gepaarte Stichprobe Bearbeiten
Der t-Test für gepaarte Stichproben wird durchgeführt, wenn in der selben Untersuchungsgruppe zwei Erhebungen stattgefunden haben, und diese Daten nun untersucht werden sollen. Der Aufruf lautet:
t.test(x,y,paired=TRUE)
...wobei der Vektor x die Daten der ersten, und der Vektor y die Daten der zweiten Erhebung enthält.
Zweistichprobe Bearbeiten
Sollen Daten untersucht werden, die in zwei unabhängigen Gruppen erhoben wurden (je eine Erhebung) wird der t-Test für Zweistichproben durchgeführt. Die Daten beider Erhebungen müssen zunächst (per F-Test) auf Varianzhomogenität untersucht werden. (Für die Testung auf Varianzhomogenität kann außerdem der Levene-Test verwendet werden.)
Liegt Varianzhomogenität vor, so lautet der Aufruf:
t.test(x,y,var.equal=TRUE)
...wobei der Vektor x die Daten der ersten, und der Vektor y die Daten der zweiten Stichprobe enthält.
Liegt Varianzheterogenität vor, so lautet der Aufruf:
t.test(x,y,var.equal=FALSE) # entspricht dem Welch-Test
Dieser Aufruf entspricht dem Welch-Test. Wenn statt zwei metrischen Variablen (x, y) eine metrische Testvariable (test) und eine Gruppierungsvariable (group) vorliegt, dann sieht der Aufruf so aus:
t.test(test~group)
Alle anderen Optionen (beispielsweise, ob von Varianzhomogenität oder Varianzheterogenität ausgegangen wird, siehe oben) bleiben gleich. Dabei ist die Testvariable numerisch und die Gruppierungsvariable ein Faktor.
Weblinks Bearbeiten
siehe auch Bearbeiten