In einer Business-Intelligence-Gruppe auf XING wurde die Bedeutung statistischer Maße diskutiert. Ein willkommener Anstoß, den Glauben an die Signifikanz zu hinterfragen.
In der Zeitung lesen wir, dass die Auftragseingänge in der Industrie signifikant sinken, die Umsätze an den Börsen signifikant zurückgehen, ein bestimmtes Unternehmen sein Ergebnis dennoch signifikant steigern will, das Risiko einer bestimmten Erkrankung bei den dagegen Geimpften leicht – wenn auch nicht signifikant – unter dem der nicht Geimpften liegt und bei 3.000 untersuchten Strahlenopfern der Intelligenzquotient signifikant hinter dem der Vergleichsgruppe zurückblieb.
Signifikant signalisiert: Das ist so. Statistisch signifikant steigert zu: Kein Zweifel möglich – eben statistisch bewiesen. Hat die Signifikanz diesen Ruf wie Donnerhall verdient? Fangen wir klein an und klären zunächst, was die Signifikanz ist und was sie nicht ist. Dazu dient uns der folgende Test. Machen Sie mit, Ihre Ergebnisse werden anschließend mit denen von Studenten und Ausbildern verglichen.
Test: Was wissen Sie über die Signifikanz?
Um eine Methode zur Steigerung individueller Leistungen zu überprüfen, wurden im Jahr 2002 an sechs Universitäten je 20 Personen in eine Test- und eine Kontrollgruppe eingeteilt. Nach dem Experiment verglich man beide Gruppen anhand der Punktzahlen, die bei der Aufgabe durchschnittlich erreicht wurden.
Die Nullhypothese (H0) lautete hierbei: Die neuartige Methode ist nicht wirksam, deshalb besteht kein Unterschied zwischen den durchschnittlichen Leistungen der Personen der beiden Gruppen. Das Ergebnis des t-Tests (t=2,7, d.f.=18) ist ein p-Wert von 0,01.
Welche Aussagen sind zutreffend?
