t-Test vs. Mann-Whitney-U-Test
Ein t-Test und ein Mann-Whitney-U-Test können beide prüfen, ob sich zwei Gruppen signifikant unterscheiden. Ein unabhängiger t-Test ist ein parametrischer Test, der die Mittelwerte der Gruppen bewertet, während der Mann-Whitney-U-Test nichtparametrisch ist und die Rangordnung der Gruppen bewertet. Wenn die Daten normalverteilt sind, können beide Tests durchgeführt werden; der Mann-Whitney-U-Test ist jedoch weniger sensitiv und stellt weniger Annahmen über die zugrunde liegenden Daten.
In dieser Übung führst du beide Tests am selben Datensatz durch, um zu beurteilen, ob deine A/B-Gruppen von Studierenden, die für Kursarbeiten Zugriff auf einen Laptop/Desktop oder ein Smartphone hatten, während Covid-19 mehr Zeit in sozialen Medien verbracht haben.
Der Datensatz covid sowie die Pakete pwr und effectsize wurden für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
A/B-Tests in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Run an independent t-test assessing time on social media
t.test(___, data = ___, var.equal = ___)
cohens_d(___, data = ___)