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Statistische Signifikanz vs. praktische Signifikanz: Warum ist der Unterschied wichtig?
In den heutigen Bereichen Medizin und Psychologie müssen die Auswirkungen von Forschung und Behandlungen oft im Hinblick auf „statistische Signifikanz“ und „praktische Signifikanz“ bewertet werden. Der Unterschied zwischen den beiden geht jedoch über die Terminologie hinaus und hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Patientenergebnisse und die psychische Gesundheit. Hier werden wir uns mit der Definition beider Bedeutungen und ihrer Bedeutung befassen.
Definition der statistischen Signifikanz
Statistische Signifikanz wird hauptsächlich beim Testen von Hypothesen verwendet, um die Etablierung der Nullhypothese zu erkennen. Die Nullhypothese besagt normalerweise, dass zwischen Variablen keine Beziehung besteht. Forscher legen ein Signifikanzniveau fest, das häufigste ist α = 0,05 oder 0,01, was die Wahrscheinlichkeit darstellt, die wahre Nullhypothese fälschlicherweise abzulehnen. Das Erhalten statistisch signifikanter Ergebnisse weist darauf hin, dass die beobachteten Ergebnisse unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist, eine sehr geringe Eintrittswahrscheinlichkeit haben.
Statistische Signifikanz zeigt jedoch nur die Wahrscheinlichkeit, dass die Daten mit der Nullhypothese übereinstimmen, und stellt nicht die klinische Signifikanz der Ergebnisse dar.
Definition der tatsächlichen Bedeutung
Die praktische Bedeutung konzentriert sich auf die tatsächliche Wirkung des Eingriffs oder der Behandlung, insbesondere darauf, ob die Behandlung genügend Veränderungen mit sich gebracht hat, um das tägliche Leben des Patienten zu verbessern. Im Kontext der klinischen Versorgung verdeutlicht die praktische Bedeutung die Bedeutung eines Studienergebnisses und wird häufig anhand von Kennzahlen wie Effektgröße, Anzahl notwendiger Behandlungen (Number needed to treat, NNT) oder verhindertem Anteil gemessen.
Zu den praktischen Implikationen gehört nicht nur das Ausmaß der Ergebnisse, sondern auch die Betonung individueller Veränderungen und nicht nur Gruppeneffekte.
Klinische Verwendung
In der Psychologie und Psychotherapie geht die klinische Signifikanz noch einen Schritt weiter und beurteilt, ob eine Behandlung wirksam genug ist, um die Diagnose eines Patienten zu ändern. Die klinische Bedeutung beantwortet insbesondere die Frage, ob diese Behandlung ausreicht, um Patienten wieder in den Normalzustand zu versetzen.
Beispielanalyse
Zum Beispiel kann eine Behandlung zu einer statistisch signifikanten Verringerung der depressiven Symptome führen, hat jedoch möglicherweise keine klinische Bedeutung mehr, wenn nur 40 % der Patienten die diagnostischen Kriterien für eine Depression nicht mehr erfüllen.
Nur weil eine Behandlung statistisch signifikante und große Wirkungsgrößen erzielt, bedeutet das nicht, dass sie Patienten von dysfunktionalen Patienten in normale Patienten verwandeln kann.
Berechnungsmethode von klinischer Bedeutung
Es gibt verschiedene Methoden zur Berechnung der klinischen Signifikanz. Fünf gängige Methoden sind:
- Jacobson-Truax-Methode
- Gulliksen-Lord-Novick-Methode
- Edwards-Nunnally-Methode
- Hageman-Arrindell-Methode
- Hierarchisches lineares Modell (HLM)
Schlussfolgerung
Das Verständnis des Unterschieds zwischen statistischer Signifikanz und praktischer Signifikanz ist für die Interpretation klinischer Studien und die Behandlung von Patienten von entscheidender Bedeutung. Dies hilft uns nicht nur, die tatsächliche Wirksamkeit der Therapie besser einzuschätzen, sondern bietet auch eine Orientierung für den nächsten Eingriff. Letztendlich können solche Unterscheidungen die Suche nach und den Einsatz wirksamer Behandlungen anregen, die die Lebensqualität der Patienten verbessern können. Wenn wir über diese Fragen nachdenken, wie können wir Ihrer Meinung nach die tatsächliche Wirksamkeit von Behandlungen besser bewerten?
