p-Wert Interpretation und Fallstricke.

[jaynash87]

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Hallo zusammen,
ich wollte ein neues Thema eröffnen, das mir schon länger unter den Nägeln brennt: Die Interpretation von p-Werten in Hypothesentests. Ich sehe immer wieder, dass diese kritisch hinterfragt werden und möchte eine Diskussion anstoßen, um Missverständnisse auszuräumen und eine differenzierte Sichtweise zu fördern.
Oft wird der p-Wert als Wahrscheinlichkeit interpretiert, dass die Nullhypothese wahr ist. Das ist aber falsch! Der p-Wert gibt lediglich die Wahrscheinlichkeit an, dass wir unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist, ein Ergebnis erhalten, das mindestens so extrem ist wie das beobachtete.
Ein niedriger p-Wert (z.B. < 0.05) bedeutet also nicht, dass die Nullhypothese falsch ist, sondern nur, dass die Daten Evidenz gegen die Nullhypothese liefern. Umgekehrt bedeutet ein hoher p-Wert nicht, dass die Nullhypothese wahr ist, sondern nur, dass die Daten nicht ausreichend Evidenz liefern, um sie zu verwerfen.
Ich denke, es ist wichtig, sich bewusst zu machen, dass der p-Wert nur ein Baustein in der Entscheidungsfindung ist. Man sollte ihn immer im Kontext anderer Faktoren betrachten, wie z.B. die Stichprobengröße, die Effektstärke und das Studiendesign.
Mich würde interessieren, wie ihr den p-Wert interpretiert und welche Fallstricke ihr bei seiner Anwendung seht. Welche anderen Kennzahlen oder Methoden zieht ihr zur Bewertung von Hypothesen heran? Habt ihr vielleicht Beispiele aus eurer eigenen Forschung, bei denen die Interpretation des p-Werts besonders herausfordernd war?
Ich freue mich auf eine anregende Diskussion!
Viele Grüße,
[Dein Name]

[dutchie]

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