# Erstellen eines typischen t-test-Reports

Ein typischer t-test-Report kann Tabellen mit Group Statistics- und Independent Samples Test-Ergebnissen enthalten. In den folgenden Abschnitten erstellen wir diese Tabellen mit QlikViewt-test-Funktionen, die auf zwei unabhängige Stichprobengruppen, Observation und Comparison, angewendet werden. Die entsprechenden Tabellen für diese Beispiele sehen wie folgt aus:

Group Statistics

Gruppenstatistik – Beispieltabellenausgabe

| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |

Independent Sample Test

Test unabhängige Stichprobe – Beispieltabellenausgabe

| - | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval of the Difference (Lower) | 95% Confidence Interval of the Difference (Upper) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Equal Variance not Assumed | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 |
| Equal Variance Assumed | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |

## Laden der Beispieldaten

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Neues Dokument anlegen.

2. Wählen Sie in der Symbolleiste Skript bearbeiten aus und geben Sie am Ende des Skripts Folgendes ein:

   `Table1:` `crosstable LOAD recno() as ID, * inline [` `Observation|Comparison` `35|2` `40|27` `12|38` `15|31` `21|1` `14|19` `46|1` `10|34` `28|3` `48|1` `16|2` `30|3` `32|2` `48|1` `31|2` `22|1` `12|3` `39|29` `19|37` `25|2 ] (delimiter is '|');`

   In diesem Ladeskript ist recno() enthalten, da crosstable drei Argumente erfordert. recno() liefert also nur ein zusätzliches Argument, in diesem Fall eine ID für jede Zeile. Ohne dieses Argument werden keine Comparison-Stichprobenwerte geladen.

3. Speichern Sie das Skript und klicken Sie auf Skript ausführen, um die Daten zu laden.

## Erstellen der Tabelle Group Statistics

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Fügen Sie dem Arbeitsblatt ein Tabellendiagramm hinzu und wählen Sie Type als Dimension.

2. Fügen Sie die folgende Formeln hinzu:

   Hinzuzufügende Formeln

   | Bezeichnung | Formel |
   | --- | --- |
   | N | Count(Value) |
   | Mean | Avg(Value) |
   | Standard Deviation | Stdev(Value) |
   | Standard Error Mean | Sterr(Value) |

3. Stellen Sie sicher, dass Type auf der Sortierliste ganz oben ist.

**Ergebnis:**

Eine Group Statistics-Tabelle für diese Beispiele sieht wie folgt aus:

Gruppenstatistik – Beispieltabellenausgabe

| Type | N | Mean | Standard Deviation | Standard Error Mean |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comparison | 20 | 11.95 | 14.61245 | 3.2674431 |
| Observation | 20 | 27.15 | 12.507997 | 2.7968933 |

## Erstellen der Tabelle Two Independent Sample Student's T-test

Gehen Sie folgendermaßen vor:

1. Fügen Sie dem Arbeitsblatt eine Tabelle hinzu.

2. Fügen Sie folgende dynamische Dimension als Dimension zur Tabelle hinzu. `=ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1))`

3. Fügen Sie die folgende Formeln hinzu:

   Hinzuzufügende Formeln

   | Bezeichnung | Formel |
   | --- | --- |
   | conf | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_conf(Type, Value),TTest\_conf(Type, Value, 0)) |
   | t | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_t(Type, Value),TTest\_t(Type, Value, 0)) |
   | df | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_df(Type, Value),TTest\_df(Type, Value, 0)) |
   | Sig. (2-tailed) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_sig(Type, Value),TTest\_sig(Type, Value, 0)) |
   | Mean Difference | TTest\_dif(Type, Value) |
   | Standard Error Difference | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_sterr(Type, Value),TTest\_sterr(Type, Value, 0)) |
   | 95% Confidence Interval of the Difference (Lower) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest\_lower(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) |
   | 95% Confidence Interval of the Difference (Upper) | if(ValueList (Dual('Equal Variance not Assumed', 0), Dual('Equal Variance Assumed', 1)),TTest\_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2),TTest\_upper(Type, Value,(1-(95)/100)/2, 0)) |

**Ergebnis:**

Eine Independent Sample Test-Tabelle für diese Beispiele sieht wie folgt aus:

Test unabhängige Stichprobe – Beispieltabellenausgabe

| - | t | df | Sig. (2-tailed) | Mean Difference | Standard Error Difference | 95% Confidence Interval of the Difference (Lower) | 95% Confidence Interval of the Difference (Upper) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Equal Variance not Assumed | 3.534 | 37.116717335823 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.48625 | 23.9137 |
| Equal Variance Assumed | 3.534 | 38 | 0.001 | 15.2 | 4.30101 | 6.49306 | 23.9069 |