unverbundener t-Test in Stata

In diesem Beitrag lernen Sie, wie der unverbundene t-Test bei Stata durchgeführt wird. Ein t-Test ist dabei eine häufig bei Stata-Auswertungen verwendete Methode.

Die Daten

Für die Untersuchungen wird der Datensatz bpwide.dta aus Stata 15 verwendet. Mit sysuse bpwide.dta wird der Datensatz geladen, vergleiche den kommenden Screenshot. Dieser Datensatz beinhaltet die Daten von 60 Männern und 60 Frauen bezüglich ihres Blutdrucks vor und nach einer Intervention. Wir möchten den Blutdruck zwischen den Geschlechter vor Intervention vergleichen und verwenden hierzu den t-Test für unverbundnen Stichproben.

Prüfung der Annahmen

Der t-Test für verbundene Stichproben unterliegt zwei Annahmen. Zum einen der Normalverteilungsannahme innerhalb der Gruppen und zum Anderen der Varianzgleichheit zwischen den Gruppen. Die Normalverteilungsannahme ist dabei erfüllt. Beide Gruppen sind jeweils N = 60 groß und damit größer als unsere Konvention von einem N > 30. Somit muss nur noch die Varianz zwischen den Gruppen untersucht werden. Dazu wird der Levene-Test verwendet. Dieser ist in der Funktion sdtest implementiert.

Ergebnisse

Nachfolgender Output zeigt die Ergebnisse des t-Tests. Hierbei wurde die Funktion ttest angewendet. Wobei die Option by(sex) Stata anweist den t-Test für unverbundene Stichproben bezüglich der Variablen bp_before zu berechnen. Dabei ergaben sich nicht-signifikante Unterschiede im Blutdruck zwischen den Geschlechtern, t(118) = 2,78, p = 0,0062. Unter Mean beobachten wir für Männer einen mittleren Blutdruck von M = 159,26 und für Frauen M = 153,63. Wie oben erwähnt sind die Unterschiede jedoch nicht-signifikant (zwei zeitiger Test).

Wird der Output weiter betrachtet, so zeigt sich, dass die p-Werte für die einseitigen Testvarianten ebenfalls diesen zu entnehmen sind. Links unten ist der p-Wert für die Alternativhypothese \mu_{Männer} < \mu_{Frauen} bzw. \mu_{Männer}-\mu_{Frauen}<0. Weiterhin ist ebenso der p-Wert für die Alternative \mu_{Männer} > \mu_{Frauen} bzw. \mu_{Männer}-\mu_{Frauen}>0 unten rechts angegeben.

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