Aufgabe Analyse (Friedman-Test) von letzter Stunde wiederholen Dazu in R das Skript verwenden...
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Aufgabe
Analyse (Friedman-Test) von letzter Stunde wiederholen
• Dazu in R das Skript verwenden
• Diesmal sollen die systolischen Blutdrücke untersucht werden
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Vergleich von zwei Stichproben mit
Parametrischen Tests
T-Test für abhängige und unabhängige Stichproben
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Parametrische Tests
Bedingungen:
• Daten müssen ein Verhältnis- oder Intervallskalenniveau aufweisen
• Daten müssen normalverteilt sein
• Es sollte beachtet werden ob sich sie Varianzen der zu vergleichenden Stichproben unterscheiden
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T-Test
Aufgabe:
• Laden von Aufgabe 3 in SPSS und R
• Überprüfung der Cholesterinwerte und der Blutzuckerwerte auf Normalverteilung (nur in SPSS)
• Deskriptive Statistik für die Cholesterinwerte und Boxplots
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Boxplot
Eine weiter Art der Datenexploration
Darstellung beinhaltet• Median• erste bis dritte Quartil • Maximum und
Minimum• Ausreißer
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Boxplot
SPSS:
Analyze
Descriptive Statistics
Explore
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T-Test für abhängige Stichproben
SPSS:
Analyze
Compare Means
Paired Samples T-Test
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T-Test für unabhängige Stichproben
SPSS:
Analyze
Descriptive Statistics
Explore
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T-Test für unabhängige Stichproben
SPSS:
Analyze
Compare Means
Independent Samples T-Test
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T-Test für unabhängige Stichproben
SPSS:
Analyze
Compare Means
Independent Samples T-Test
Leventest auf Varianzenhomogenität
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T-Test für abhängige Stichproben
R:
Aufgabe: • Aufg3. laden• Die Funktion zur Berechnung des T-Tests heißt
t.test(). Findet mit der Hilfefunktion heraus wie dieser Test bei abhängigen Stichproben verwendet wird.
Vergleicht die gleichen Cholesterinwerte wie in SPSS.
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T-Test für abhängige Stichproben
R:
T-Test
> t.test(dat$CHOL0, dat$CHOL1, paired = T)
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Exkurs:
R:
Erstellen eines Boxplots
> boxplot(dat[,15:18])
Erstellen eines Histogrames
> barplot(mean(dat[,15:18]))
Erstellen eine Stem and Leaf Plot
> stem(dat[,15])
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T-Test für unabhängige StichprobenDeskriptive Statistik
> tapply(datt$CHOL0 , datt$MED, summary)
Boxplot
> boxplot(dat$CHOL0 ~ dat$MED)
Balkendiagramm
> barplot(tapply(datt$CHOL0 , datt$MED, mean))
Stem and Leaf Plot
> tapply(dat$CHOL0 , dat$MED, stem)
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T-Test für unabhängige Stichproben
Erst sollte der Test auf Varinazenhomogenität durchgeführt werden
> var.test(dat$CHOL0, dat$CHOL1)
Dann kann der T-Test berechnet werden
> t.test(dat$CHOL0 ~dat$MED, paired = F, var.equal=T)oder
> t.test(dat$CHOL0, dat$CHOL1, paired = F, var.equal = F)
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Aufgabe
Alles noch einmal wiederholenDeskriptive Statistik, Stem and Leaf Plot, Histogramm, Test auf Varianzenhomogenität und T-Tests
Vergleicht die Cholesterinwerte vom ersten und letzten Meßzeitpunkt miteinander (abhängige Stichproben).
Prüft ob es einen Unterschied der Cholesterinwerte zwischen Männern und Frauen zum letzten Meßzeitpunkt gibt
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Aufgabe
Ausdokumentierte Skripte erstellen:
T-Test für abhängige und unabhängige Stichproben
• Deskriptive Statistik• Abbildungen• Test auf Normalverteilung• Test auf Varianzenhomogenität (wenn nötig)• T-Test