Zweistichproben-t-Test
Ein Zweistichproben-t-Test wird verwendet, um zu prüfen, ob die Mittelwerte zweier Grundgesamtheiten gleich sind.
Beispiele für Analysen, die den Einfluss eines Faktors quantifizieren, sind der Test eines Arzneimittels an Patient:innen oder einer Marketingkampagne auf die Nachfrage.
Erinnere dich daran, dass einige Annahmen erfüllt sein müssen, um einen Zweistichproben-t-Test durchzuführen:
- Zufallsstichproben
- Unabhängige Beobachtungen
- Normalverteilte zugrunde liegende Daten
- Varianzhomogenität
Die ersten beiden Annahmen müssen bereits bei der Versuchsplanung sichergestellt werden. Die beiden letzteren Annahmen kannst du mithilfe des Shapiro-Wilk-Tests bzw. des Bartlett-Tests prüfen.
Ein Unternehmen hat dir den Data Frame df bereitgestellt. Die Spalte sample kennzeichnet die Stichprobe, und die Spalte value enthält numerische Daten. Das Paket dplyr ist in deiner Umgebung verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Statistik-Interviewfragen in R üben
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Return the first part of df
head(___)
# Test normality of sample 1
sample1 <- df %>% filter(sample == ___) %>% select(value) %>% pull()
shapiro.test(___)
# Test normality of sample 2
sample2 <- df %>% filter(sample == 2) %>% select(___) %>% pull()
shapiro.test(___)