Was bedeutet der P-Wert?
Der p-Wert stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass der beobachtete Unterschied zwischen Gruppen (oder die Beziehung zwischen Variablen) zufällig aufgetreten ist.
Sind Sie p-Wert in statistischen Tests schon oft auf den
Keine Sorge, Sie sind nicht allein! Das ist eine häufig gestellte Frage in der Statistik!
Mit diesem Artikel garantieren wir Ihnen, dass Sie verstehen werden!die Bedeutung des p-Werts in statistischen Tests schnell und ein für alle Mal
Das Problem
The p-Wert findet Verwendung in inferenzstatistischen Tests. Die bekanntesten Beispiele für diese Tests sind der t-Test nach Student, die ANOVA, Chi-QuadratTest, die Pearson-Korrelation sowie lineare und logistische Regressionen.
Doch worin besteht ihre grundlegende Bedeutung, und warum benötigen wir Inferenzstatistik?
arbeiten, Stichproben da die Erhebung von Daten von einer gesamten Population logistisch, technisch, zeitlich und finanziell unmöglich ist.
Daher benötigen wir Inferenzstatistik, um Rückschlüsse auf eine Population ziehen zu können, während wir nur einen Teil davon untersuchen.
Die Lösung
Hinweis: Dies ist zwar nicht die präziseste, aber die anschaulichste Definition des p-Werts. Am Ende des Artikels finden Sie weitere Informationen dazu.
Kommen wir gleich zur Sache! Der p-Wert ist einfach eine Wahrscheinlichkeit, die natürlich zwischen 0 und 1 (0 bis 100 %) liegt. Aber die Wahrscheinlichkeit wofür?
The Antwort ist einfach:
Der p-Wert stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass der festgestellte Unterschied zwischen den analysierten Gruppen zufällig aufgetreten ist.
Ein kleiner p-Wert (p ≤ 0.05, d. h. eine Wahrscheinlichkeit von maximal 5 %) deutet darauf hin, dass die Wahrscheinlichkeit gering ist, dass der beobachtete Unterschied zwischen den Gruppen zufällig ist. Daher wird ein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen angenommen.
Ein hoher p-Wert (p > 0.05, d. h. eine Wahrscheinlichkeit von über 5 %) deutet darauf hin, dass die beobachtete Differenz zwischen den Gruppen mit hoher Wahrscheinlichkeit zufällig ist. Daher wird angenommen, dass kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen besteht.
In der obigen Erklärung haben wir „Unterschiede zwischen Gruppen“ als Beispiel verwendet, was für Analysen wie den t-Test und die ANOVA gilt.
Bei Tests wie der Pearson-Korrelation und der linearen Regression würden wir von „Beziehung zwischen den Variablen“ sprechen, aber das ist ein Thema für einen anderen Artikel.
Abschließende Bemerkungen
Der Großteil der der wissenschaftlichen Forschung erfordert Schlussfolgerungsanalysen. Wahrscheinlich haben Sie diesen Artikel bis hierher gelesen, weil auch Ihre wissenschaftlichen Untersuchungen diese benötigen!
Das Verständnis der Bedeutung des p-Wert ist entscheidend für die Entwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse.
Da die Inferenzstatistik auf Daten basiert Schwankungen aufweisen, können wir nur durch statistische Tests feststellen, ob die in unseren Daten beobachteten Unterschiede ausschließlich auf Zufall beruhen. Dies geschieht bis zu einem gewissen Grad durch die Analyse des p-Werts. , die zufällige
Die praktischste und am einfachsten verständliche Definition des p-Werts ist die, die wir soeben angegeben haben:
Die Wahrscheinlichkeit, dass der festgestellte Unterschied zwischen den analysierten Gruppen zufällig aufgetreten ist!
Bitte beachten Sie folgende Informationen:
Die hier verwendeten Definitionen, Verständnisse und Erklärungen sind die allgemeinsten und werden am häufigsten in Kursen und Lehrbüchern zur Einführung in die Statistik oder Biostatistik verwendet.
Dieser Ansatz macht das Verständnis der Konzepte für diejenigen, die nicht direkt mit den exakten Wissenschaften vertraut sind, leichter zugänglich und einfacher.
Allerdings kritisieren einige Statistiker dieses Verständnis.
Als Reaktion darauf veröffentlichte die American Statistical Association kürzlich einen Leitartikel “über statistische Signifikanz und p-Werte,” in dem einige Aspekte leicht von den hier dargestellten abweichen.
Nachfolgend eine accurate , aber weniger intuitive Definition:
Der p-Wert stellt die Wahrscheinlichkeit dar, ein Ergebnis zu erhalten, das dem aus unseren Daten abgeleiteten Ergebnis entspricht oder sogar noch extremer ist, vorausgesetzt, die Nullhypothese ist wahr.
Sie können jetzt unseren neuen Artikel zu diesem Thema lesen: p-Wert-Returns!
