Was ist statistische Signifikanz und wie wird der p-Wert berechnet?

Die statistische Signifikanz ist ein Maß dafür, wie unwahrscheinlich das Ergebnis eines Experiments oder Tests ist, vorausgesetzt, die Nullhypothese ist wahr. Wenn das Ergebnis statistisch signifikant ist, bedeutet dies, dass die Wahrscheinlichkeit, ein solches Ergebnis zufällig zu erhalten, sehr gering ist, und die Nullhypothese abgelehnt werden kann.

Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, Daten zu beobachten, die gleich oder extremer sind als die tatsächlich erhaltenen, vorausgesetzt, die Nullhypothese ist wahr. Je kleiner der p-Wert, desto stärker ist der Beweis gegen die Nullhypothese.

Zur Berechnung des p-Werts wird in der Regel:

1. Die Nullhypothese formuliert (z.B. kein Unterschied zwischen den Gruppen).
2. Die Teststatistik ausgewählt (z.B. t-Statistik).
3. Der Wert der Statistik anhand der Daten berechnet.
4. Die Wahrscheinlichkeit bestimmt, ein solches oder extremeres Ergebnis aus der Verteilung unter der Nullhypothese zu erhalten — dies ist der p-Wert.

Wenn der p-Wert kleiner ist als das vorab gewählte Signifikanzniveau (in der Regel 0.05), gilt das Ergebnis als statistisch signifikant.