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Hallo zusammen,
ich versuche einen t-Test (abhänig/gepaarte Stichproben, einseitig) zu rechnen und habe dazu folgende Fragen.
Vielleicht kann mir jemand helfen.

Abweichungen: Mal lese ich, dass nachher minus vorher gerechnet wird (was logischer klingt), mal wird vorher minus nachher gerechnet.

Was ich generell komisch finde ist, dass mit absoluten Abweichungen gearbeitet wird. Wenn ich Pulswerte von Patienten vergleiche liegen die alle in einem Bereich.
Aber wenn ich Einkommen vergleiche, habe ich Abweichungen bei dem einen von +100.000 und bei dem nächsten von -200 Eur. Ist das wirklich egal?

Wenn ich den kritischen T-Wert aus der T-Verteilungstabelle ablese, verwende ich den 1:1 oder kann/muss noch ein Minus davor?
Zitat "t-Wert von 2,1318. Da die t-Verteilung symmetrisch mit einem Mittelwert von 0 ist, kann der Wert -2,1318 verwendet werden."

Kann man einen T-Test auch ohne einen kritischen T-Wert auswerten? Ich habe mal eine Version gesehen wo der p-wert Wert ausgerechnet wurde und dann anhand
der größte des P-Werts. Was hat es damit auf sich, ist das dann noch ein T-Test?

Danke für alle Antworten oder Tipps

Abweichungen: Mal lese ich, dass nachher minus vorher gerechnet wird (was logischer klingt), mal wird vorher minus nachher gerechnet.

Das ist die Entscheidnung des Durchführenden.

Was ich generell komisch finde ist, dass mit absoluten Abweichungen gearbeitet wird.

Das ist unzutreffend. Der t-Test für abhängige Stichproben dreht sich um die Frage, ob der Mittelwert der Differenzen
= 0 ist oder (positiv oder negativ) davon abweicht. Die realen Differenzwerte gehen in die Rechnung ein, nicht die
absoluten Differenzen.

Aber wenn ich Einkommen vergleiche, habe ich Abweichungen bei dem einen von +100.000 und bei dem nächsten von -200 Eur. Ist das wirklich egal?

Da verstehe ich leider noch nicht die Frage.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

PonderStibbons hat geschrieben:

Abweichungen: Mal lese ich, dass nachher minus vorher gerechnet wird (was logischer klingt), mal wird vorher minus nachher gerechnet.

Das ist die Entscheidnung des Durchführenden.

Ok, also wenn der Durchführer einseitig testet und in der H1 mit einer Steigerung rechnet, muss er dann nachher minus vorher rechnen oder anders herum?

PonderStibbons hat geschrieben:

Was ich generell komisch finde ist, dass mit absoluten Abweichungen gearbeitet wird.

Das ist unzutreffend. Der t-Test für abhängige Stichproben dreht sich um die Frage, ob der Mittelwert der Differenzen
= 0 ist oder (positiv oder negativ) davon abweicht. Die realen Differenzwerte gehen in die Rechnung ein, nicht die
absoluten Differenzen.

Ja das ist mir bewusst ich meinte mit absolut dass ja die Differenzen mit Subtraktion ausgerechnet werden.
Also bei vorher 10 und nachher 12 ist die Differenz dann 2
Hier verstehe ich nicht warum man nicht mit 20(%) arbeitet.
Deswegen das Beispiel mit den Gehältern.

Ok, also wenn der Durchführer einseitig testet und in der H1 mit einer Steigerung rechnet, muss er dann nachher minus vorher rechnen oder anders herum?

Ich verstehe leider die Frage nicht ganz. Der Anwender legt fest, ob er Messung A minus Messung B
zugrundelegt oder umgekehrt. Die gerichtete Hypothese lässt sich entsprechend formulieren.
Bei zeitlichen Abfolgen würde ich t2-t1 für nächstliegend halten.

Ja das ist mir bewusst ich meinte mit absolut dass ja die Differenzen mit Subtraktion ausgerechnet werden.
Also bei vorher 10 und nachher 12 ist die Differenz dann 2
Hier verstehe ich nicht warum man nicht mit 20(%) arbeitet.

Ach so war das gemeint.
Wenn jemand sich für prozentuale Veränderungen interessiert, dann kann er das ja gerne tun und
eine entsprechende Hypothese formulieren und dann ein passendes Verfahren dafür suchen.
Allerdings ist dann eben nicht mehr der t-Test die geeignete Methode.

Mit freundlichen Grüßen

PnderStibbons

PonderStibbons hat geschrieben:Wenn jemand sich für prozentuale Veränderungen interessiert, dann kann er das ja gerne tun.

Kann er nicht immer: Stellen wir uns vor, dass der Ausgangswert Null ist und sich auf 1 verbessert. Wieviel Prozent Verbesserung sind das dann? Eben. Das kann man nicht rechnen.

Es gibt schwächere, aber deutlich mehr Gründe, die gegen das Rechnen in Prozenten sprechen. Frank Harrell von der Vanderbilt University ist ein weltberühmter Biostatistiker: Er soll einen H-Index von über 100 haben und über 80.000 mal zitiert worden sein. Wahrscheinlich lohnt es sich, im zuzuhören, wenn er 2018 einen Blog-Artikel "Why I don't like percents" verfasst. Er weist zum Beispiel darauf hin, dass die Verdopplung eines Werts eine Steigerung um 100% ist, die gleichwertige Reduktion eines Wertes aber nur eine um 50%. Welchen Sinn sollte es machen, in einem t-Test die 100% den 50% gegenüberzustellen?

Es ist also keine irgendwie beliebige Eigenart des t-Tests, sondern hat schon seinen Grund: Wer mit Prozenten rechnet muss aufpassen wie ein Schießhund, dass er keinen logischen Fehler begeht.

JMTC,
Bernhard

Ja, das meinte ich gerade. Man kann sich für Prozente interessieren, nur ist der t-Test dann ungeeignet (zumindest auf Anhieb).

PonderStibbons hat geschrieben:Ich verstehe leider die Frage nicht ganz. Der Anwender legt fest, ob er Messung A minus Messung B
zugrundelegt oder umgekehrt. Die gerichtete Hypothese lässt sich entsprechend formulieren.
Bei zeitlichen Abfolgen würde ich t2-t1 für nächstliegend halten.

Ach stimmt, ich habe zwar unterschiedliche Tests gesehen wo mal A-B und mal B-A gerechnet wurde, aber dann war da sicherlich auch die Hypothesen entsprechend gerichtet, danke.

Ich habe allerdings bei einem T-Test gelesen, dass von dem kritischen T-Wert lt. Tabelle das Vorzeichen geändert wurde,

In der Tabelle der t-Verteilung findet man für ein Signifikanzniveau von 0,05 und 4 Freiheitsgrade (Anzahl der Freiheitsgrade = Stichprobenumfang - 1 = 5 - 1 = 4) den t-Wert von 2,1318. Da die t-Verteilung symmetrisch mit einem Mittelwert von 0 ist, kann der Wert -2,1318 verwendet werden.

Kannst du mir sagen was es damit auf sich hat? Muss man den t-Wert dann immer *-1 rechnen?

@bele

Bei den extremen Fällen (0 auf 1, 2 auf 1, +100%/-50%, negative Werte) gibt es Probleme, stimmt.
Danke für die Erklärung. Werde da nochmal drüber nachdenken.