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Wann ist ein Ergebnis signifikant p-wert?
kurzgefasst: Der sogenannte »p-Wert« ist das Ergebnis ei- nes Signifikanztests zur Prüfung einer vorab aufgestellten (Null-)Hypothese. Ist der p-Wert kleiner als das, ebenfalls vorab, gewählte Irrtums-(Signifikanz-)Niveau α, dann gilt das Ergebnis als statistisch signifikant.
Was sagt ein großer P-Wert aus?
Je kleiner der p-Wert – also je geringer die Wahrscheinlichkeit, H0 fälschlicherweise zu verwerfen – , desto eher sollte man die Nullhypothese verwerfen. Je höher der p-Wert – also je höher die Wahrscheinlichkeit, H0 zu verwerfen, obwohl sie richtig ist – , desto eher sollte man die Nullhypothese annehmen.
Sind die Ergebnisse statistisch signifikant?
Wird es hingegen überschritten, sind die Ergebnisse statistisch nicht signifikant und die Nullhypothese bleibt vorläufig bestehen. Statistische Signifikanz ist das grundlegende Konzept, auf dem das Signifikanzniveau basiert. Sie macht eine Aussage darüber, ob ein Zusammenhang zwischen Variablen besteht, der über den Zufall hinausreicht.
Warum ist ein Testergebnis statistisch signifikant?
Wenn ein Testergebnis statistisch signifikant ist, bedeutet dies, dass die Wahrscheinlichkeit einer Stichprobe aus nur Orangeliebhabern niedriger ist als ein vorgegebener Schwellenwert – fast immer fünf Prozent – das heißt, die Chancen sind außerordentlich niedrig und das Ergebnis ist wahrscheinlich gültig.
Warum spricht man von einem signifikanten Ergebnis?
Bei α < 0,05 spricht man in der Statistik von einem signifikanten Ergebnis. Bei α < 0,01 bezeichnet man das Ergebnis als sehr signifikant. In Computerprogrammen, wie z. B. SPSS, wird für die Signifikanz der p-Wert verwendet. Beispiel Signifikanzniveau.
Welche Methode hilft bei der statistischen Signifikanz?
Antworten auf diese Art von Fragen sollten Ihre Reaktion auf die Ergebnisse beeinflussen. Die gebräuchlichste Methode zum Testen der statistischen Signifikanz ist die Chi-Quadrat-Verteilung von Pearson, benannt nach dem Erfinder Karl Pearson.