Ein Ergebnis ist statistisch signifikant (significant), wenn sein p-Wert unter das gewählte Alpha, üblicherweise 0,05, fällt. Das bedeutet, dass eine wahre Nullhypothese in weniger als 5 Prozent der Fälle derart extreme Daten erzeugen würde. Alpha ist auch die Typ-I-Fehlerrate, also das Risiko, einen Effekt zu deklarieren, der nicht vorhanden ist. Ingenieure trennen die statistische Signifikanz von der praktischen Relevanz: Ein Unterschied kann real und dennoch zu klein sein, um gegenüber der Toleranz eine Rolle zu spielen.
It's significant, sure, p of 0.001. But it's 0.2 percent of the tolerance. Nobody's changing a recipe for that.
In klarem Deutsch Es ist signifikant, sicher, p-Wert von 0,001. Aber es macht nur 0,2 Prozent der Toleranz aus. Dafür ändert niemand ein Rezept.
Schreiben Sie in Berichten 'statistisch signifikant'. Ein einfaches 'signifikant' wird von Managern oft als 'groß' oder 'bedeutend' missverstanden.
Auch bekannt als
- statistically significant
- stat sig
Verwandte Begriffe
p-value
Wahrscheinlichkeit, ein mindestens so extremes Ergebnis zu sehen, wenn es in Wahrheit keinen Effekt gäbe, verwendet zur Beurteilung der statistischen Signifikanz.
Power
Wahrscheinlichkeit, dass ein Test einen realen Effekt einer bestimmten Größe erkennt, festgelegt durch Stichprobenumfang, Rauschen und Alpha.
Confidence interval
Aus Stichprobendaten berechneter Bereich, der einen unbekannten Parameter, wie etwa einen Mittelwert, mit einem bestimmten Konfidenzniveau eingrenzt.
t-test
Test, der einen Mittelwert mit einem Sollwert oder zwei Mittelwerte miteinander vergleicht, unter Verwendung der t-Verteilung.