Die wohl bekannteste statistische Methode zum Vergleich von zwei Gruppen ist der t-Test. Es existieren mehrere Varianten des t-Tests, in diesem Artikel diskutieren wird den t-Test für abhängige Stichproben (auch bekannt als verbundene /paarige / gepaarte Stichproben) in SPSS.

Wir demonstrieren Ihnen die Anwendung des t-Tests anhand eines Beispiels. 

Nehmen wir an, Sie sind Psychologe und haben ein Training Steigerung der Gewissenhaftigkeit bei Angestellten entwickelt.

Sie möchten nun Ihr Training einem Test unterziehen und haben zu diesem Zweck 50 Angestellte rekrutiert. An diesen Personen haben Sie zunächst die Gewissenhaftigkeit gemessen, z.B. mittels des Fragebogens NEO-FFI. Danach haben die Angestellten an Ihrem Training teilgenommen, woraufhin Sie erneut eine Messung der Gewissenhaftigkeit vorgenommen haben. Die Ergebnisse wurden in einen SPSS-Datensatz eingetragen, welcher folgendermaßen aussieht:

Die Variable id ist eine Personen-ID, die Variable gew1 enthält die Werte der Gewissenhaftigkeit vor dem Training, die Variable gew2 die Gewissenhaftigkeit nach dem Training. Da für jede Person zwei Werte der Gewissenhaftigkeit vorliegen, handelt es sich um zwei verbundene Stichproben (die Vorhermessung ist eine, die Nachhermessung ist die andere).

Wir möchten nun überprüfen, ob das Training eine Wirkung gezeigt hat, d.h. ob die Gewissenhaftigkeit nach dem Training im Durchschnitt höher ist als vor dem Training. Hierzu berechnen wir einen t-Test für verbundene Stichproben. Wir gehen in das SPSS-Menü Analysieren -> Mittelwerte vergleichen -> t-Test bei verbundenen Stichproben.

Um in SPSS den t-Test für abhängige Stichproben zu berechnen, gehen Sie in das Menü Analysieren -> Mittelwerte vergleichen -> t-Test bei verbundenen Stichproben. 

• Wählen Sie nun links die beiden zu vergleichenden Variablen aus, und fügen Sie die Variablen nacheinander bei Paarige Variablen ein. Drücken Sie dann auf OK.
• Im SPSS-Outputfenster erhalten Sie sodann das Ergebnis des t-Tests. Betrachten Sie nun die Tabelle mit der Überschrift Tests für gepaarte Stichproben.
• In der Spalte Sig. finden Sie den Signifikanzwert des Tests. Wenn dieser Wert kleiner ist als 0.05, liegt zwischen den beiden Stichproben ein signifikanter Unterschied vor.
•  Weiterhin finden Sie am Anfang des Outputs (oben) eine Tabelle mit der Überschrift Statistik für gepaarte Stichproben. In dieser Tabelle finden Sie in der Spalte Mittelwert die Mittelwerte der beiden Variablen.
• Diejenige Variable, die den größeren Mittelwert zeigt ist stärker ausgeprägt.

Nachdem Sie nun den t-Test in SPSS berechnen können, sollten Sie noch beachten dass der Test eine Voraussetzung besitzt, nämlich das Vorliegen einer Normalverteilung. Wenn diese Voraussetzung nicht erfüllt ist, sollten Sie den t-Test nicht anwenden und stattdessen auf ein nichtparametrisches Verfahren zurückgreifen. Im Folgenden erfahren Sie, wie die Normalverteilung als Voraussetzung des t-Tests in SPSS überprüft werden kann.

Normalverteilung bei Verbundenen Stichproben Prüfen in SPSS

Bei diesem Test muss die Differenz von Vorher- und Nachher-Messung normalverteilt sein. Um in SPSS die Normalverteilung zu prüfen gehen Sie also folgendermaßen vor:

1. Gehen Sie in das Menü Transformieren -> Variable berechnen und berechnen Sie eine neue Variable, nämlich die Differenz der beiden Stichproben
2. Gehen Sie danach in das Menü Analysieren -> Deskriptive Statistik                  -> Explorative Datenanalyse. Geben Sie nun die Differenzvariable bei abhängige variable ein.
3. Klicken Sie dann auf den Button Diagramme und setzen Sie einen Haken bei Normalverteilungsdiagramme und Tests. Klicken Sie dann auf Weiter und danach auf OK.

Sie erhalten nun einen Output. In diesem Output können Sie ablesen, ob eine Normalverteilung vorliegt. Wenn Sie nicht wissen wie Sie den Output interpretieren, dann finden Sie hier weitere Informationen zum Thema Normalverteilung prüfen in SPSS.