T-Test vs. P-Wert: Unterschied und Vergleich

In der Welt der Statistik herrschen Berechnungen, Annahmen und Schlussfolgerungen vor. Unter all den Tests und Ergebnissen sind t-Tests und p-Wert die zwei verwirrendsten Annahmetechniken.

Während die beiden in derselben Teilmenge von Statistiken zu finden sind und ein weiteres Maß für Annahmen und Verknüpfungen liefern. Die beiden Tests sind nicht gleich!

Key Take Away

1. Ein t-Test ist ein statistischer Test, der verwendet wird, um die Mittelwerte zweier Gruppen zu vergleichen, während ein p-Wert die Evidenz gegen eine Nullhypothese beim Hypothesentest misst.
2. T-Tests bestimmen, ob Unterschiede zwischen Gruppen signifikant sind, während p-Werte dabei helfen, die Stärke der Evidenz gegen die Nullhypothese zu quantifizieren.
3. T-Tests sind spezifisch für den Vergleich von Mittelwerten, während p-Werte für verschiedene statistische Tests gelten.

T-Test vs. P-Wert

Die Differenz zwischen T-Test und P-Wert ist, dass ein T-Test verwendet wird, um die Differenzrate zwischen den Mittelwerten der Stichproben zu analysieren. Im Gegensatz dazu die p-Wert wird durchgeführt, um Beweise zu gewinnen, die verwendet werden können, um die Gleichgültigkeit zwischen den Durchschnitten zweier Stücke zu negieren.

T-Test liefert die Differenz zwischen zwei Messwerten innerhalb eines normalen Bereichs, während der p-Wert sich auf die extreme Seite der Stichprobe konzentriert und somit ein entscheidendes Ergebnis liefert.

Trotz ihrer Wechselbeziehung zeigen beide verschiedene Aspekte einer Stichprobe und bestimmen unterschiedliche Populationsparameter, aus denen die Modelle abgeleitet werden.  

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Vergleichstabelle

Parameter des Vergleichs	T-Test	P-Wert
Vollständige Form	Teststatistik	Wahrscheinlichkeitswert
Zweig Statistik	Inferenzstatistik	Inferenzstatistik
Hypothesentest	Ja	Ja
Durchschnitte von Proben	Abwechselnd	Null-gleich
Ergebnis	Unterschied im Mittel	Negation von Nullannahmen

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Was ist T-Test?

Ein T-Test ist ein statistischer Test, der die Differenzrate zwischen den Durchschnitten zweier verwandter Sätze bestimmt. Es fällt in die Kategorie der Statistik, die sich auf Vorhersagen aus einer Bevölkerungsstichprobe bezieht.

Der T-Test kann an einem Satz von zusammenhängenden Daten durchgeführt werden; das gemeinsame Merkmal kann das Alter, die Region, die Bereitstellung von Dienstleistungen oder ein ähnlicher Faktor sein.

Die drei berühmten Arten von t-Tests sind: gepaartes Stichprobenmodell, eine Stichprobe und unabhängige Tests mit zwei Stichproben.

Beim Test mit gepaarten Proben wird der Test zu unterschiedlichen Zeiten an derselben Probe durchgeführt. Daraus soll der Einfluss der diversen externen Faktoren auf das Modell abgeleitet werden.

Ein unabhängiger Stichprobentest ist ein gegebener Name; Wenn ein bestimmter Faktor aus den Stichproben entnommen wird, werden zwei Datensätze aus zwei verschiedenen Modellen entnommen.

 

Was ist P-Wert?

Der P-Wert ist der Annahmetest, der verwendet wird, um zu negieren, dass die Mittelwerte zweier Stichproben keinen Unterschied aufweisen.

Alpha ist der Begriff, der verwendet wird, um eine vorher festgelegte Wahrscheinlichkeit zu beschreiben. Gleichzeitig ist der p-Wert der Begriff der Wahrscheinlichkeit, berechnet nach einer gründlichen Analyse der Grundgesamtheit und der Stichprobe.

In manchen Fällen wird dieselbe Hypothese zu Unrecht zurückgewiesen; es wird getan, wenn die Nullannahme wahr ist, aber da die substanzielle Zahl höher als der p-Wert ist, wird sie verlassen.

Wenn der p-Wert von so trivialer Natur ist, dass schließlich erklärt werden muss, dass die Mittelwerte keinen Unterschied aufweisen, dann werden in einem solchen Fall die Tests und Ergebnisse des gesamten Tests als belanglos angesehen.

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Hauptunterschiede zwischen T-Test und P-Wert

Ein glühender Blick zeigt die signifikanten Unterschiede zwischen T-Test und P-Wert:

1. Die Stichprobengröße wirkt sich auf den P-Wert aus; Je signifikanter die Stichprobe, desto niedriger der Wert. Während der aus dem t-Test abgeleitete t-Wert direkt proportional zur Stichprobengröße ist, ist der Wert umso höher, je größer die Stichprobe ist.
2. Das Ergebnis des t-Tests soll direkt für die gesamte Population relevant sein, während im Fall des p-Werts diese Aussage nicht gilt!

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Bibliographie

1. https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1198/tast.2010.08261
2. https://www.ajol.info/index.php/aipm/article/view/64038

Letzte Aktualisierung: 11. Juni 2023