ttest-skalenniveau

variable-levels

Published

December 15, 2022

Exercise

Der t-Test ist ein inferenzstatistisches Verfahren des Frequentismus. Der t-Test überprüft die Nullhypothese, dass die Mittelwerte zweier Gruppen gleich sind.

Welches Skalenniveau passt zu diesem Verfahren?

Hinweisse:

Die folgende Abbildung gibt Tipps. Sie zeigt die Skaleniveaus.
Informationen, die zur Lösung einer Aufgabe nicht nötig sind, sollte man ignorieren.

data(penguins, package = "palmerpenguins")

penguins |> 
  drop_na(sex) |> 
  ggplot(aes(x = sex, y = body_mass_g)) +
  geom_jitter(width=.1, alpha = .5) +
  stat_summary(color = "red", size = 1)

Answerlist

UV: nominal (mehrstufig), AV: metrisch
UV: metrisch, AV: nominal (zweistufig)
UV: nominal (mehrstufig), AV: nominal (mehrstufig)
UV: metrisch, AV: nominal (zweistufig)
UV: nominal (zweistufig), AV: metrisch

Solution

Ein t-Test kann nur durchgeführt werden, wenn die abhängige Variable metrisch ist und die unabhängige Variable zweistufig nominal ist.

Answerlist

Falsch
Falsch
Falsch
Falsch
Wahr

Categories:

ttest
regression
variable-levels

---
exname: ttest-skalenniveau
extype: schoice
exsolution: 1
exshuffle: no
categories:
- ttest
- regression
- variable-levels
- mtcars
date: '2022-12-15'
slug: ttest-skalenniveau
title: ttest-skalenniveau

---




```{r libs, include = FALSE}
library(tidyverse)
```


```{r global-knitr-options, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(fig.pos = 'H',
                      fig.asp = 0.618,
                      fig.width = 4,
                      fig.cap = "", 
                      fig.path = "",
                      echo = FALSE,
                      message = FALSE,
                      fig.show = "hold")
```






# Exercise

Der t-Test ist ein inferenzstatistisches Verfahren des Frequentismus.
Der t-Test überprüft die Nullhypothese, dass die Mittelwerte zweier Gruppen gleich sind.


Welches Skalenniveau passt zu diesem Verfahren?
  
Hinweisse:

- Die folgende Abbildung gibt Tipps. Sie zeigt die Skaleniveaus.
- Informationen, die zur Lösung einer Aufgabe nicht nötig sind, sollte man ignorieren.


```{r message=FALSE}
data(penguins, package = "palmerpenguins")

penguins |> 
  drop_na(sex) |> 
  ggplot(aes(x = sex, y = body_mass_g)) +
  geom_jitter(width=.1, alpha = .5) +
  stat_summary(color = "red", size = 1)
```

  
  
Answerlist
----------
* UV: nominal (mehrstufig), AV: metrisch
* UV: metrisch, AV: nominal (zweistufig)
* UV: nominal (mehrstufig), AV: nominal (mehrstufig)
* UV: metrisch, AV: nominal (zweistufig)
* UV: nominal (zweistufig), AV: metrisch





</br>
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</br>
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</br>
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</br>
</br>

# Solution

Ein t-Test kann nur durchgeführt werden, wenn die abhängige Variable metrisch ist und die unabhängige Variable zweistufig nominal ist.

Answerlist
----------
  
  
* Falsch
* Falsch
* Falsch
* Falsch
* Wahr





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Categories: 

- ttest
- regression
- variable-levels