Die statistische Signifikanz bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass eine Beziehung zwischen Variablen auf etwas anderem als dem Zufall beruht. Das Testen statistischer Hypothesen wird angewendet, um festzustellen, ob das Ergebnis eines Datensatzes statistisch signifikant ist. Dieser Test erzeugt einen p-Wert, der die Wahrscheinlichkeit darstellt, dass zufällige Zufälle das Ergebnis erklären können. Im Allgemeinen wird ein p-Wert von 5% und darunter als statistisch signifikant angesehen.
Mit anderen Worten, ein beobachtetes Ereignis gilt als statistisch signifikant, wenn es sehr unwahrscheinlich ist, dass dieses Ereignis zufällig stattgefunden hat. Ein Ereignis gilt als statistisch signifikant, wenn sein p-Wert unter einem bestimmten Schwellenwert liegt, der als Signifikanzniveau bezeichnet wird. Die Entscheidung und der Abschluss einer Studie werden nach Überschreiten der Schwelle und Erreichen der statistischen Signifikanz gezogen.
Beispiel,
Eine an einem Krebsmedikament durchgeführte Studie zeigte, dass das Gesamtüberleben in der Kontrollgruppe um 150 Basispunkte zunahm. Die Ergebnisse hatten einen p-Wert von 0,02. Dies war signifikant, da es unter das Niveau von 0,05 fiel. Dies führte dazu, dass das Medikament für weitere Studien zugelassen wurde.
Ein p-Wert kann auch als die Wahrscheinlichkeit bezeichnet werden, dass ein bestimmtes Ereignis auftritt, das extrem oder extremer als das beobachtete Ereignis ist. Diese Wahrscheinlichkeit setzt auch voraus, dass extreme Ereignisse mit einer ähnlichen relativen Häufigkeit wie unter normalen Umständen stattfinden. In einfachen Worten kann ein p-Wert als Maß dafür angesehen werden, wie ungewöhnlich ein beobachtetes Ereignis ist. Ein Ereignis gilt als ungewöhnlicher, wenn der p-Wert niedriger ist.
Die statistische Signifikanz wird verwendet, um die Nullhypothese entweder zu akzeptieren oder abzulehnen. Dies stellt die Hypothese auf, dass zwischen den gemessenen Variablen keine Beziehung besteht. Wenn ein Testergebnis über dem p-Wert liegt, wird die Nullhypothese akzeptiert. In Fällen, in denen das Testergebnis unter den p-Wert fällt, wird die Nullhypothese verworfen.
Die statistische Signifikanz wird hauptsächlich in neuen Arzneimittelstudien, bei der Prüfung von Impfstoffen sowie bei der Untersuchung der Pathologie zum Zweck der Wirksamkeitsprüfung sowie bei der Information der Anleger über den Erfolg des Unternehmens bei der Freigabe neuer Waren angewendet.
NULL-HYPOTHESE
Die Nullhypothese bezieht sich auf eine Art von Hypothese, die in der Statistik verwendet wird und besagt, dass in einer Reihe der gegebenen Beobachtungen keine statistische Signifikanz vorhanden ist.
EIN SCHWANZTEST
Dies bezieht sich auf einen statistischen Test, bei dem der kritische Bereich einer Verteilung entweder kleiner oder größer als ein bestimmter Wert ist, aber nicht beides sein kann.
WIRTSCHAFT
Dies bezieht sich auf die Anwendung mathematischer und statistischer Modelle auf Wirtschaftsdaten, um zukünftige Trends, Hypothesen und Theorien zu testen.
