Definition
Der gepaarte t-Test ist ein t-Test für 2 Stichproben, die voneinander abhängig sind.
Beispiel
Es wird für eine Gruppe von 20 Teilnehmern eines mehrmonatigen Sportprogramms der (arithmetische) Mittelwert des Ruhepulses vor (Stichprobe 1) und nach Abschluss des Sportprogramms (Stichprobe 2) berechnet und verglichen, um einen Effekt des Sportprogramms feststellen zu können.
Die Stichproben sind hier dadurch verbunden bzw. abhängig, dass dieselben Personen in den beiden Stichproben sind.
Der gepaarte t-Test untersucht Differenzen bzgl. des Mittelwerts eines Merkmals (im Beispiel: Ruhepuls) zwischen den zwei verbundenen Stichproben.
Voraussetzung für die Anwendung des gepaarten t-Tests ist, dass die Daten – genauer: die Differenzen der gepaarten Daten – normalverteilt sind (das kann vorab mit einem Test auf Normalverteilung geprüft werden).
Für unabhängige Stichproben gibt es den ungepaarten t-Test.
Alternative Begriffe: Paarweiser t-Test, t-Test für abhängige Stichproben, Zweistichproben-t-Test für verbundene Stichproben.
Beispiel
Beispiel: (einseitiger) gepaarter t-Test
Das oben genannte Beispiel soll ausgeführt werden, allerdings (um die Berechnungen zu vereinfachen) nur mit 5 Teilnehmern.
Die gemessenen Ruhepulse vor und nach dem mehrmonatigen Sportprogramm und die jeweiligen Differenzen zwischen den beiden Messwerten sind:
| Teilnehmer | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| vor Sportprogramm (Stichprobe 1) | 60 | 80 | 70 | 75 | 80 |
| nach Sportprogramm (Stichprobe 2) | 62 | 70 | 72 | 70 | 72 |
| Differenz | 2 | -10 | 2 | -5 | -8 |
Es handelt sich um einen einseitigen Test, da man nur wissen möchte, ob das Sportprogramm einen positiven (den Ruhepuls senkenden) Effekt hat.
Hypothesen aufstellen
Die Hypothesen für diesen gepaarten t-Test lauten:
Nullhypothese H0: μ2 = μ1
Alternativhypothese H1: μ2 μ1 (Ruhepuls nach dem Sportprogramm niedriger)
Teststatistik berechnen
Zunächst wird der arithmetische Mittelwert der Differenzen berechnet: (2 - 10 + 2 - 5 - 8) / 5 = -19/5 = -3,8.
Nun wird die Stichprobenvarianz berechnet:
[(2 - -3,8)2 + (-10 - -3,8)2 + (2 - -3,8)2 + (-5 - -3,8)2 + (-8 - -3,8)2] / (5 - 1) = 124,80 / 4 = 31,2.
Und daraus die Stichprobenstandardabweichung √31,2 = 5,585696.
Die Teststatistik lautet:
$$t = \sqrt{n} \cdot \frac{\bar x}{s} = \sqrt{5} \cdot \frac{-3,8}{5,585696}$$
$$= -1,521217$$
Testentscheidung treffen
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.
Die Teststatistik ist mit -1,521217 nicht links dieses kritischen Wertes von -2,1318, deshalb kann die Nullhypothese nicht verworfen werden.
Fazit
- Der gepaarte t-Test vergleicht Mittelwerte zweier abhängiger Stichproben (z. B. Vorher-Nachher-Messungen an denselben Personen).
- Methode: Differenzen d = x1 − x2 bilden, dann Einstichproben-t-Test auf d anwenden: t = √n × d̅ / sd.
- Voraussetzung: Die Differenzen sind normalverteilt (nicht die Einzelwerte).
- Parametrisches Gegenstück für unabhängige Stichproben: ungepaarter t-Test.
Selbsttest: Gepaarter t-Test
Aufgabe: Gepaarter t-Test – Teststatistik berechnen
Ein Blutdruckmedikament soll den systolischen Blutdruck senken. Vor und nach der Einnahme werden bei n = 4 Patienten folgende Werte (in mmHg) gemessen:
Vorher: 140, 148, 136, 144
Nachher: 136, 142, 134, 140
Berechnen Sie die Teststatistik des gepaarten t-Tests (einseitig, H1: Medikament senkt Blutdruck). Der kritische Wert bei df = 3 und α = 5 % beträgt t3; 0,95 ≈ 2,353.
Schritt 1 – Differenzen (d = vorher − nachher): 4, 6, 2, 4
Schritt 2 – Mittlere Differenz: d̅ = (4+6+2+4) / 4 = 16/4 = 4
Schritt 3 – Standardabweichung: sd2 = [(4−4)2+(6−4)2+(2−4)2+(4−4)2] / 3 = (0+4+4+0)/3 = 8/3 ≈ 2,667 → sd = √(8/3) ≈ 1,633
Schritt 4 – Teststatistik: t = √4 × 4 / 1,633 = 2 × 4 / 1,633 ≈ 4,90
Entscheidung: 4,90 > 2,353 → H0 wird abgelehnt. Das Medikament senkt den Blutdruck signifikant.