Die Bedeutung von p-Werten in der Statistik

Bedeutung von p-Werten in der statistischen Hypothesenprüfung

Der p-Wert (Signifikanzniveau) ist ein entscheidendes Konzept in der statistischen Hypothesenprüfung. Er gibt an, wie wahrscheinlich es ist, die beobachteten Daten zu erhalten, wenn die Nullhypothese wahr ist. Ein niedriger p-Wert deutet darauf hin, dass die beobachteten Daten unwahrscheinlich unter der Annahme der Nullhypothese sind.

Interpretation von p-Werten:

• p-Wert < 0,05: In vielen wissenschaftlichen Disziplinen wird ein p-Wert von weniger als 0,05 als statistisch signifikant angesehen. Dies bedeutet, dass die Nullhypothese mit einem gewissen Grad an Vertrauen abgelehnt wird.
• p-Wert > 0,05: Ein p-Wert größer als 0,05 führt normalerweise nicht zur Ablehnung der Nullhypothese. Die Daten bieten keine ausreichende Evidenz, um die Nullhypothese zu verwerfen.
• Kleiner p-Wert: Ein sehr kleiner p-Wert (z. B. p < 0,01) deutet darauf hin, dass die beobachteten Daten sehr unwahrscheinlich unter der Nullhypothese sind. Dies wird als starkes Evidenz gegen die Nullhypothese interpretiert.
• Größerer p-Wert: Ein größerer p-Wert (z. B. 0,1) zeigt an, dass die beobachteten Daten weniger widersprüchlich mit der Nullhypothese sind. Dies bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass die Nullhypothese bestätigt wird.

Warnung:

Es ist wichtig zu beachten, dass ein nicht signifikanter p-Wert nicht die Beweislast für die Nullhypothese darstellt. Das Fehlen von Signifikanz bedeutet nicht zwangsläufig, dass die Nullhypothese wahr ist; es könnte auch an einer unzureichenden Stichprobengröße oder anderen Faktoren liegen.