t-Test-Rechner für abhängige (gepaarte) Stichproben
Der gepaarte t-Test vergleicht zwei Messungen an denselben Personen — vor/nach einer Intervention, unter zwei Bedingungen oder bei gematchten Paaren. Fügen Sie beide Messspalten ein (oder geben Sie die Anzahl der Paare mit Mittelwert und SD der Differenzen an) und erhalten Sie sofort die t-Statistik, den p-Wert, die mittlere Differenz mit 95%-Konfidenzintervall und die Effektstärke Cohens dz. Die zentrale Voraussetzung des Tests — dass die Differenzen normalverteilt sind — wird automatisch mit Shapiro-Wilk geprüft, und eine verständliche Interpretation erklärt Ihnen, was die Zahlen bedeuten. Die Ergebnisse stimmen mit t.test(paired = TRUE) in R auf mindestens sechs signifikante Stellen überein; der KI-Bericht verwandelt sie in einen Absatz nach APA 7.
KI-Bericht
Lassen Sie Ihre Ergebnisse von KI interpretieren: ein Word-Dokument im APA-7- / Geschäftsberichtsformat.
Häufig gestellte Fragen
Wie berichte ich die Ergebnisse eines gepaarten t-Tests nach APA 7?
Nennen Sie die mittlere Differenz, t mit df, den p-Wert und die Effektstärke, z. B.: "Die Werte verbesserten sich signifikant vom Prätest zum Posttest, t(9) = 3.25, p = .010, dz = 1.03, 95%-KI der Differenz [0.21, 1.09]." Die Schaltfläche KI-Bericht schreibt den vollständigen APA-Ergebnisabsatz für Sie.
Wann sollte ich einen gepaarten t-Test statt eines t-Tests für unabhängige Stichproben verwenden?
Verwenden Sie den gepaarten Test immer dann, wenn die beiden Wertereihen von denselben Personen stammen (Messwiederholung) oder von natürlich gematchten Paaren. Die Paarung entfernt die Variabilität zwischen den Personen und liefert mehr statistische Power, als wenn die Gruppen als unabhängig behandelt würden.
Was ist Cohens dz?
Es ist die Effektstärke für gepaarte Designs: der Mittelwert der Differenzen geteilt durch die Standardabweichung der Differenzen. Genau das nennt G*Power im Modul für gepaarte t-Tests 'dz', sodass Sie den Wert direkt in eine Poweranalyse einsetzen können.
Was ist, wenn die Differenzen nicht normalverteilt sind?
Bei klaren Verletzungen und kleinen Stichproben ist der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test die übliche nichtparametrische Alternative. Die automatische Shapiro-Wilk-Prüfung unter dem Ergebnis warnt Sie, wenn das in Betracht gezogen werden sollte.