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- Der p-Wert (auch Überschreitungswahrscheinlichkeit, Signifikanzwert; englisch p-value von probability, engl. für Wahrscheinlichkeit) ist in der Testtheorie eine Kennzahl zur Auswertung statistischer Tests. Er steht in enger Beziehung mit dem Signifikanzniveau, lässt sich aber nicht so einfach in Tabellen fassen, sodass die praktische Anwendung erst mit Einführung von Computern und Statistik-Software möglich geworden ist. Der -Wert ist eine Wahrscheinlichkeit und nimmt daher Werte zwischen Null und Eins an. Der Wert wird durch die gezogene Stichprobe bestimmt. Er deutet an, wie wahrscheinlich es ist, ein solches Stichprobenergebnis oder ein extremeres zu erhalten, wenn die Nullhypothese wahr ist. Ein häufiges Missverständnis ist die Gleichsetzung dieser Aussage mit der falschen Behauptung, der -Wert würde angeben, wie wahrscheinlich die Nullhypothese bei Erhalt dieses Stichprobenergebnisses ist. Mit dem -Wert wird also angedeutet, wie extrem das Ergebnis ist: je kleiner der -Wert, desto mehr spricht das Ergebnis gegen die Nullhypothese. In verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen haben sich festgesetzte Grenzen etabliert, wie 5 %, 1 % oder 0,1 %, die verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen, ob die Nullhypothese abgelehnt werden kann. Wenn die Nullhypothese verworfen wird, wird das Resultat als statistisch signifikant bezeichnet. Signifikant bedeutet hierbei lediglich überzufällig. Die Größe des -Werts gibt keine Aussage über die Größe des wahren Effekts. (de)
- Der p-Wert (auch Überschreitungswahrscheinlichkeit, Signifikanzwert; englisch p-value von probability, engl. für Wahrscheinlichkeit) ist in der Testtheorie eine Kennzahl zur Auswertung statistischer Tests. Er steht in enger Beziehung mit dem Signifikanzniveau, lässt sich aber nicht so einfach in Tabellen fassen, sodass die praktische Anwendung erst mit Einführung von Computern und Statistik-Software möglich geworden ist. Der -Wert ist eine Wahrscheinlichkeit und nimmt daher Werte zwischen Null und Eins an. Der Wert wird durch die gezogene Stichprobe bestimmt. Er deutet an, wie wahrscheinlich es ist, ein solches Stichprobenergebnis oder ein extremeres zu erhalten, wenn die Nullhypothese wahr ist. Ein häufiges Missverständnis ist die Gleichsetzung dieser Aussage mit der falschen Behauptung, der -Wert würde angeben, wie wahrscheinlich die Nullhypothese bei Erhalt dieses Stichprobenergebnisses ist. Mit dem -Wert wird also angedeutet, wie extrem das Ergebnis ist: je kleiner der -Wert, desto mehr spricht das Ergebnis gegen die Nullhypothese. In verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen haben sich festgesetzte Grenzen etabliert, wie 5 %, 1 % oder 0,1 %, die verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen, ob die Nullhypothese abgelehnt werden kann. Wenn die Nullhypothese verworfen wird, wird das Resultat als statistisch signifikant bezeichnet. Signifikant bedeutet hierbei lediglich überzufällig. Die Größe des -Werts gibt keine Aussage über die Größe des wahren Effekts. (de)
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- Der p-Wert (auch Überschreitungswahrscheinlichkeit, Signifikanzwert; englisch p-value von probability, engl. für Wahrscheinlichkeit) ist in der Testtheorie eine Kennzahl zur Auswertung statistischer Tests. Er steht in enger Beziehung mit dem Signifikanzniveau, lässt sich aber nicht so einfach in Tabellen fassen, sodass die praktische Anwendung erst mit Einführung von Computern und Statistik-Software möglich geworden ist. Der -Wert würde angeben, wie wahrscheinlich die Nullhypothese bei Erhalt dieses Stichprobenergebnisses ist. Mit dem -Werts gibt keine Aussage über die Größe des wahren Effekts. (de)
- Der p-Wert (auch Überschreitungswahrscheinlichkeit, Signifikanzwert; englisch p-value von probability, engl. für Wahrscheinlichkeit) ist in der Testtheorie eine Kennzahl zur Auswertung statistischer Tests. Er steht in enger Beziehung mit dem Signifikanzniveau, lässt sich aber nicht so einfach in Tabellen fassen, sodass die praktische Anwendung erst mit Einführung von Computern und Statistik-Software möglich geworden ist. Der -Wert würde angeben, wie wahrscheinlich die Nullhypothese bei Erhalt dieses Stichprobenergebnisses ist. Mit dem -Werts gibt keine Aussage über die Größe des wahren Effekts. (de)
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