4  t-Test Interpretation

5 t-Test Interpretation

Ein t.test() hat streng genommen keine Regressionskoeffizienten wie ein lm()-Modell. Aber du kannst die zentralen Output-Werte hier eintragen und dir daraus direkt eine saubere Interpretation formulieren lassen.

Trage die wichtigsten Werte aus deinem t.test()-Output ein. Die Seite erzeugt dir daraus eine kompakte Interpretation, die du für Prüfung, Notizen oder Tutoratslösungen verwenden kannst.

Gruppe 1

Gruppe 2

Mittelwert Gruppe 1

Mittelwert Gruppe 2

t-Wert

Freiheitsgrade

p-Wert

CI unten

CI oben

Alternativhypothese zweiseitig Gruppe 1 größer als Gruppe 2 Gruppe 1 kleiner als Gruppe 2

Interpretation

Was wird hier interpretiert?

• Mittelwerte: zeigen, welche Gruppe im Durchschnitt höher oder tiefer liegt.
• t-Wert und p-Wert: zeigen, ob der beobachtete Unterschied statistisch gegen die Nullhypothese spricht.
• Konfidenzintervall: zeigt den plausiblen Bereich für den Mittelwertsunterschied.
• Merksatz: Wenn das 95%-Konfidenzintervall die 0 nicht enthält, passt das meist zu einem signifikanten Unterschied auf 5%-Niveau.

t.test(y ~ group, data = df)

t.test(x = gruppe1, y = gruppe2, alternative = "two.sided")