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P-Wert und Nullhypothese: Welche Beziehung besteht zwischen ihnen?
In verschiedenen Bereichen wie den Wirtschaftswissenschaften, den Sozialwissenschaften und vielleicht sogar der Medizin scheint die Verwendung von p-Werten zu einer stillschweigenden Übereinkunft geworden zu sein. Die Interpretation dieser Zahl ist jedoch oft umstritten. Viele Datenwissenschaftler und Forscher sagen, dass die wahre Bedeutung des p-Wertes oft missverstanden wird, was ihn in der akademischen Gemeinschaft vage macht. Dies wirft daher eine Reihe wichtiger Fragen zur Beziehung des p-Wertes zur Nullhypothese auf.
Der p-Wert ist ein auf der Nullhypothese basierendes Wahrscheinlichkeitsmaß, das widerspiegelt, wie extrem die beobachtete Teststatistik wäre, wenn die Nullhypothese wahr wäre.
Gemäß der statistischen Definition ist die Nullhypothese die zu testende Hypothese, die normalerweise davon ausgeht, dass ein bestimmter Effekt oder Unterschied nicht besteht. Wenn beispielsweise in einer Studie die Wirksamkeit eines Medikaments bei einer bestimmten Krankheit getestet werden soll, könnte die Nullhypothese lauten: „Das Medikament hat keine Wirkung.“ Der p-Wert ist ein Werkzeug zur Quantifizierung dieser Hypothese. Genauer gesagt stellt er die Wahrscheinlichkeit dar, ein Ergebnis oder ein extremeres Ergebnis zu erhalten, wenn die Hypothese wahr ist. Wenn der p-Wert sehr klein ist, weist dies darauf hin, dass die beobachteten Ergebnisse angesichts der Nullhypothese äußerst unwahrscheinlich sind, was den Forscher dazu veranlassen kann, die Nullhypothese abzulehnen.
Im Jahr 2016 gab die American Statistical Association (ASA) eine Erklärung heraus, in der es hieß: „Der p-Wert misst weder die Wahrscheinlichkeit, dass die Forschungshypothese wahr ist, noch gibt er die Wahrscheinlichkeit an, dass die Daten zufällig entstanden sind.“< /p>
Als Reaktion hierauf forderten viele Wissenschaftler und Statistiker eine Neubewertung der Verwendung von p-Werten. Sie argumentieren, dass der p-Wert weder die Stärke der Beweise noch die Bedeutung der Ergebnisse wiedergibt und nicht als alleiniges Kriterium für die Ablehnung oder Annahme einer Hypothese verwendet werden sollte. Insbesondere wenn mehrere Versuche durchgeführt werden oder die Stichprobengröße gering ist, kann es zu irreführenden Schlussfolgerungen kommen.
In der Praxis legen Forscher häufig ein „Signifikanzniveau“ fest, normalerweise 0,05. Dies bedeutet, dass der Forscher die Nullhypothese ablehnt, wenn der p-Wert unter 0,05 liegt. Obwohl dieser Standard in der Statistikgemeinde weit verbreitet ist, verbergen sich dahinter viele Probleme. Studien, die diesen Standard verwenden, ignorieren manchmal andere relevante Faktoren wie Testdesign und Messqualität, was zu einer falschen Interpretation der Datenergebnisse führt.
„In Bereichen wie der psychischen Gesundheit und der klinischen Medizin müssen Forscher jeden Aspekt des Designs berücksichtigen, um vernünftige Schlussfolgerungen zu gewährleisten.“
Einerseits spiegelt die Größe des p-Wertes in gewissem Maße die Zuverlässigkeit des Ergebnisses wider; andererseits birgt das Verlassen auf eine einzige Zahl als Grundlage für die Entscheidungsfindung auch Risiken und kann zu Phänomenen führen, wie der „p-Wert-Haken“. In diesem Fall versuchen Forscher möglicherweise, die Daten in der Datenanalyse anzupassen oder zu filtern, um sie signifikant zu machen, anstatt die wahre Situation objektiv widerzuspiegeln.
Es ist erwähnenswert, dass der p-Wert nicht nur eine aus Stichprobendaten abgeleitete Zahl ist, sondern auch die Interpretation der gesamten Stichprobe beinhaltet. Daher sollte sich die Forschung neben der Angabe von p-Werten auch auf andere statistische Indikatoren wie Konfidenzintervalle, Effektstärken usw. konzentrieren. Diese statistischen Werkzeuge können dazu beitragen, umfassendere Analyseergebnisse zu liefern.
Viele Statistiker haben vorgeschlagen, dass anderen inferenzstatistischen Methoden wie Konfidenzintervallen und Wahrscheinlichkeitsverhältnissen mehr Aufmerksamkeit gewidmet werden sollte, anstatt sich beim Ziehen von Schlussfolgerungen ausschließlich auf p-Werte zu verlassen.
Derartige Debatten haben zu einem Umdenken hinsichtlich statistischer Methoden in der Wirtschaftswissenschaft und anderen Wissenschaftsbereichen geführt. Im Jahr 2019 hat die ASA eine Sondergruppe gegründet, um den Einsatz statistischer Methoden in der wissenschaftlichen Forschung zu überprüfen. Sie weisen darauf hin, dass sich verschiedene Unsicherheitsmaße ergänzen können und betonen, dass „bei korrekter Anwendung und Interpretation von p-Werten und Signifikanztests diese die Stringenz der aus den Daten gezogenen Schlussfolgerungen verbessern können.“ Daher ist es besonders wichtig, geeignete statistische Werkzeuge zu finden und die Daten richtig zu interpretieren.
Insgesamt ist die Beziehung zwischen dem p-Wert und der Nullhypothese nicht einfach und klar, sondern enthält eher Überschneidungen wissenschaftlicher Methoden und Theorien. Die wahre Herausforderung liegt vielleicht nicht nur darin, wie man p-Werte berechnet oder interpretiert, sondern wie man sicherstellt, dass sie in der Forschung richtig und sinnvoll eingesetzt werden. Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, wie Sie den p-Wert in Ihrer Forschung richtig einsetzen können, anstatt sich bei Ihren Entscheidungen nur auf seine Größe zu verlassen?
