Die bedingte Aussage
Der p-Wert ist – unter der Annahme, dass H₀ gilt – die Wahrscheinlichkeit einer mindestens so extremen Teststatistik wie der beobachteten.[1] Er ist weder P(H₀|Daten) noch die Effektgröße noch die Replizierbarkeit.
Entscheidungslogik
- Estimand, H₀/H₁, Test und α vor Betrachtung des Ergebnisses festlegen.
- Annahmen, Datenerzeugung, Missingness und Mehrfachtests prüfen.
- p-Wert zusammen mit Effektschätzung und Konfidenzintervall berichten.
- Fachliche Mindestwirkung, Fehlerkosten und Nebenwirkungen entscheiden lassen.
α begrenzt im Testmodell die Wahrscheinlichkeit eines Typ-I-Fehlers; ein einzelnes p<α beweist H₁ nicht.
Debug-a-claim
Behauptung: „p=0,03, also ist H₀ zu 3% wahr und wir rollen aus.“
Reparatur: Konditionierung umdrehen vermeiden; Effekt und Unsicherheit quantifizieren; Test- und Messdesign prüfen; Rollout an vorab bestimmte praktische Kriterien und Risiken binden.
Belege auf dieser Seite
- Critical values and p values · geprüft 2026-09-01
- Confidence Limits for the Mean · geprüft 2026-09-01
- ASA Statement on Statistical Significance and P-Values · geprüft 2026-09-02