Independent Samples T-Test Rechner (Student's & Welch's T-Test

Der Independent Samples T-Test Rechner (Student's & Welch's T-Test)

Verwendung des Rechners

Geben Sie Ihre Group 1 Sample Mean (x̄₁) (e.g. e.g. 24.5), Group 1 Standardabweichung (s₁) (e.g. e.g. 4.2), Group 1 Stichprobengröße (n₁) (e.g. e.g. 25), Group 2 Sample Mean (x̄₂) (e.g. e.g. 21.0), Group 2 Standardabweichung (s₂) (e.g. e.g. 3.8), Group 2 Stichprobengröße (n₂) (e.g. e.g. 28), Varianz Assumption Formel — Welch's T-Test (Unequal Variances - Recommended Global Standard), Student's T-Test (Equal Pooled Variances), Hypothesis Direction (Tails) — Two-Tailed (H₁: μ₁ ≠ μ₂ - Difference in Either Direction), One-Tailed Right (H₁: μ₁ > μ₂), One-Tailed Left (H₁: μ₁ < μ₂), Significance Level (α) — α = 0.05 (95% Konfidenzintervall), α = 0.01 (99% Konfidenzintervall), α = 0.10 (90% Konfidenzintervall). Die Ergebnisse werden sofort aktualisiert, wenn Sie einen Wert ändern.

Die Formel

Formel & Rechenweg: Independent Samples T-Test & Effect Size formulas: Welch's T-Test (Unequal Variances): t = x_1 - x_2(s_1^2)/(n_1) + (s_2^2)/(n_2) df_Welch = (s_1^2)/(n_1) + (s_2^2)/(n_2)^2((s_1^2/n_1)^2)/(n_1 - 1) + ((s_2^2/n_2)^2)/(n_2 - 1) Student's T-Test (Equal Pooled Varianz): s_p = ((n_1 - 1)s_1^2 + (n_2 - 1)s_2^2)/(n_1 + n_2 - 2), t = x_1 - x_2s_p (1)/(n_1) + (1)/(n_2), df = n_1 + n_2 - 2 Cohen's d = x_1 - x_2s_p, Hedges' g = d × 1 - (3)/(4(n_1 + n_2) - 9)

Rechenbeispiel

Praxisbeispiel für Independent Samples T-Test Rechner (Student's & Welch's T-Test): Ein Anwender gibt als Group 1 Sample Mean (x̄₁) 24,5 und als Group 1 Standardabweichung (s₁) 4,2 in die Eingabemaske ein. Das System berechnet sekundenschnell T-Statistic & Statistical Significance Übersicht und schlüsselt die zugrundeliegenden Rechenschritte transparent auf. Das Ergebnis ermöglicht eine sofortige Verifikation und fundierte Weiterverarbeitung der Daten.

Ergebnisse verstehen

Nutzen Sie Ihr Ergebnis als Ausgangspunkt und validieren Sie es im Kontext Ihres spezifischen Anwendungsfalls. Testen Sie zwei oder drei Varianten der Eingangsdaten, um die Sensitivität des Ergebnisses zu verstehen. Für weitreichende Entscheidungen vergleichen Sie mit einer zweiten Quelle oder einem Fachexperten.