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Statistische Signifikanz


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In der Statistik heißen Unterschiede signifikant wenn sie mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit nicht durch Zufall zustande gekommen sind. Die Überprüfung der Signifikanz geschieht mit Hilfe einer Nullhypothese die wird wenn das zufällige Zustandekommen des Unterschiedes unwahrscheinlich ist. Der Grad der zu überprüfenden wird vorher festgelegt und mit <math>\alpha</math> bezeichnet <math>\alpha=0.05</math> für 5% Irrtumswahrscheinlichkeit.

Beispiele

  • Bei einer politischen Umfrage wird festgestellt dass der Frauen zu Partei A tendieren während von 53% der Männer B bevorzugt wird. Gibt es tatsächlich einen bei der politischen Überzeugung von Männern und oder sind nur zufällig bei den Frauen viele Anhängerinnen von A und bei den Männern von Partei B befragt worden?
  • Mit einem neuen Medikament ist die Heilungsrate als ohne Medikament. Ist das neue Medikament wirksam oder sind nur zufällig besonders viele Patienten ausgewählt worden die von alleine wieder gesund geworden wären?
  • In der Umgebung einer Chemiefabrik tritt eine Krankheit besonders häufig auf. Ist das Zufall oder gibt es einen Zusammenhang?

In den oben genannten Beispielen kann sich nie hundertprozentig sicher sein dass der die Ergebnisse nicht verfälscht hat. Man kann berechnen wie wahrscheinlich es wäre dass die Ergebnisse nur aufgrund eines ungünstigen Zufalls auftreten. Dieser Fehler wird allgemein als Fehler 1. Art und bei Signifikanzen als Irrtumswahrscheinlichkeit bezeichnet.

Es hat sich eingebürgert ohne dass dafür einen besonderen mathematischen oder sonstigen Grund die Irrtumswahrscheinlichkeit auf 5 Prozent festzulegen. Das aber in der Praxis dass eine von Untersuchungen die sich auf diese Berechnung verlässt falschen Schlüssen kommt.

Auch bei vorgeblich statistisch signifikanten Aussagen immer eine kritische Überprüfung der Versuchsanordnung und notwendig. Nur selten genügen wissenschaftliche Untersuchungen den Anforderungen an einen aussagefähigen statistischen Test . Bei vielen Studien steht der Wunsch oder der Studiendurchführenden (z.B. im Rahmen einer Doktorarbeit ) nach einem 'signifikanten' Ergebnis bei der zu sehr im Vordergrund - Untersuchungen bei die Nullhypothese bestätigt wird werden nämlich gemeinhin uninteressant und überflüssig angesehen. Als Hinweise auf Qualität einer Studie können im medizinischen Umfeld Eigenschaften " randomisiert " "kontrolliert" und " doppelblind " gelten. Ohne diese sind Aussagen etwa Wirksamkeit von Therapien mit äußerster Vorsicht zu Sehr schwierig und problematisch ist insbesondere die signifikanter Korrelationen in retrospektiven Studien. Zu bedenken darüberhinaus stets dass aus statistisch signifikanten Korrelationen oft fälschlich auf eine vermeintliche Kausalität geschlossen wird (Beispiel: Zwischen 1960 und 1990 korrelierte die Zahl der Störche in signifikant mit der Geburtenrate da beide Zahlen gesunken sind dennoch ist die Kausalität zumindest

Aussagewert und Power

Die Medizinstatistiker Dubben und Bernholdt widerspechen Meinung dass Signikanz mit der Irrtumswahrscheinlichkeit gleich zu setzen sei. Signifikante Studien trotzdem eine geringe statistische Power i.e Ausagewert haben. Statistische Signifikanz ist ein notwendiges Kriterium aber noch kein hinreichender fuer die Wirksamkeit eines Medikaments.

Siehe auch: Quantil Wahrscheinlichkeitsverteilung T-Test F-Test

Literatur

  • Hans-Peter Beck-Bornholdt Hans-Hermann Dubben: Der Hund der Eier legt (Rowolt 2001) ISBN 3499611546 (populärwissenschaftliche Darstellung)



Bücher zum Thema Statistische Signifikanz

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