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Was ein signifikantes Ergebnis NICHT bedeutet

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Statistische Testverfahren, Signifikanz und p-Werte

Part of the book series: essentials ((ESSENT))

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Zusammenfassung

Wird die Nullhypothese abgelehnt, schreibt man als Ergebnis oft: Die Alternativhypothese H 1 ist signifikant, oder einfach: Das Ergebnis ist signifikant. Da das Signifikanzniveau aber mitbestimmt, ob ein Ergebnis als signifikant gilt oder nicht, ist die Formulierung Das Ergebnis ist statistisch signifikant zum Niveau α vorzuziehen. Daran kann man deutlich erkennen, dass das klassische Testverfahren verwendet wird. Außerdem wagen wir zu hoffen, dass dadurch das Risiko für eine Fehlinterpretation geringer wird.

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Literatur

  • Beck-Bornholdt H-P, Dubben H-H (2001) Der Schein der Weisen. Hoffmann und Campe, Hamburg

    Google Scholar 

  • Bortz J, Lienert GA (2008) Verteilungsfreie Methoden in der Biostatistik. 3. Aufl. Springer, Heidelberg

    Google Scholar 

  • Bortz J, Schuster C (2010) Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7. Aufl. Springer, Heidelberg

    Book  Google Scholar 

  • Brigg WM (2012) It is time to stop teaching frequentism to non-statisticians. http://arxiv.org/abs/1201.2590. Zugegriffen am 05.01.2016

  • Caputo A, Graf E (2008) Planung einer klinischen Studie: Wie viele Patienten sind notwendig? In: Schumacher M, Schulgen G (Hrsg.) Methodik klinischer Studien. 3. Aufl. Springer, Heidelberg, 171–193

    Chapter  Google Scholar 

  • Cumming G (2006) Meta-Aalysis: Pictures that explain how experimental findings can be integrated. In: International conference on teaching statistics, ICOTS-7. https://www.stat.auckland.ac.nz/~iase/publications/17/C105.pdf. Zugegriffen am 29.08.2016

  • Fahrmeir L, Künstler R, Pigeot I, Tutz G (2011) Statistik. Der Weg zur Datenanalyse. 7. Aufl. Springer, Heidelberg

    Google Scholar 

  • Field A (2014) Discovering statistics using IBM SPSS STATISTICS, 4. Aufl. SAGE Publication

    Google Scholar 

  • Field A, Hole G (2003) How to design and report experiments. SAGE Publications, London

    Google Scholar 

  • Fisher RA (1935) The logic of inductive inference. J R Stat Soc 98:39–54

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Frost I (2015) Statistik für Wirtschaftswissenschaftler. Grundlagen und praktische Anwendungen. 2. Aufl. expert verlag

    Google Scholar 

  • Gigerenzer G (2004) Mindless statistics. J Socio-Econ 33:587–606

    Article  Google Scholar 

  • Gornick L, Smith W (2005) The cartoon guide to statistics. HarperCollins, New York

    Google Scholar 

  • Haller H, Krauss S (2002) Misinterpretations of significance: a problem students share with their teachers? Method Psychol Res Online 7(1). https://www.mpr-online.de. Zugegriffen am 09.12.2016

  • Hubbard R, Bayarri MJ (2003) Confusion over measures of evidence (p’s) versus errors (α’s) in classical statistical testing. Am Stat 57(3):171–182

    Article  MathSciNet  Google Scholar 

  • Levine TR, Weber, R, Hullet C, Hee SP, Massi Lindsey LL (2008) A critical assesment of null hypothesis significance testing in quantitative communication research. Hum Commun Res 34:171–187

    Article  Google Scholar 

  • Lehmann EL (1993) The Fisher, Neyman-Pearson theories of testing hypotheses: one theory or two? J Am Stat Assoc 88(424):242–1249

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Lehmann EL (2011) Fisher, Neyman, and the creation of classical statistics. Springer, New York

    Book  MATH  Google Scholar 

  • Lenhard J (2006) Models and statistical inference: the controversy between Fisher and Neyman-Pearson. Br J Philos Sci 57:69–91

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  • Louçã F (2008) Should the widest cleft in statistics – how and why Fisher opposed Neyman and Pearson. Working papers, school of economics and management. Technical University of Lisbon. http://pascal.iseg.utl.pt/~depeco/wp/wp022008.pdf. Zugegriffen am 20.01.2016

  • Meehl PE (1967) Theory-testing in psychology and physic: a methodological paradox. Philos Sci 34:103–115

    Article  Google Scholar 

  • Neyman J (1938) L’estimation statistique traitèe comme un probléme classique de probabilitè. Actualitès Scientifiques et Industrielles No. 739:25–57

    MATH  Google Scholar 

  • Neyman J (1961) Silver Jubilee of my dispute with fisher. J Oper Res Soc Jpn 3(4):145–154

    MathSciNet  Google Scholar 

  • Neyman J, Pearson ES (1933) On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philos Trans R Soc Lond Ser A 231:289–337

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Nickerson RS (2000) Null hypothesis significance testing: a review of an old and continuing controversy. Psychol Methods 5(2):241–301

    Article  Google Scholar 

  • Rosnow RL, Rosenthal R (1989) Statistical procedures and the justification of knowledge in psychological science. Am Psychol 44(10):1276–1284

    Article  Google Scholar 

  • Rozeboom WW (1960) The fallacy of the null-hypothesis significance test. Psychol Bull 57:416–428

    Article  Google Scholar 

  • Rüger B (1996) Induktive Statistik. 3. Aufl. Oldenbourg

    Google Scholar 

  • Rüger B (2002a) Test- und Schätztheorie Band I: Grundlagen. Oldenbourg

    Book  Google Scholar 

  • Rüger B (2002b) Test- und Schätztheorie Band II: Statistische Tests. Oldenbourg

    Book  Google Scholar 

  • Schwarzer G, Timmer A, Galandi D, Antes G, Schumacher M (2008) Meta-Analyse ran- domisierter klinischer Studien, Publikationsbias und evidenzbasierte Medizin. In: Schumacher M, Schulgen G (Hrsg) Methodik klinischer Studien. 3. Aufl. Springer, Heidelberg, 129–160

    Chapter  Google Scholar 

  • Steering committee of the physicians’ health study research group (1989) Final report on the aspirin component of the ongoing physicians’ health 31 study. N Engl J Med 321: 129–135

    Article  Google Scholar 

  • Tukey JW (1977) Exploratory data analysis. Addison-Wesley, Reading

    MATH  Google Scholar 

  • Viechtbauer W (2010) Meta-Analyse. In: Holling H, Schmitz B (Hrsg) Handbuch Statistik, Methoden und Evaluation. Hogrefe, Göttingen, S 743–756

    Google Scholar 

  • Weihe W (2004) Von der Wahrscheinlichkeit des Irrtums. Deutsches Ärzteblatt, 101(13): A834–A838

    Google Scholar 

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Frost, I. (2017). Was ein signifikantes Ergebnis NICHT bedeutet. In: Statistische Testverfahren, Signifikanz und p-Werte. essentials. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16258-0_5

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