Grundlagen von Signifikanztests
Ein statistischer Test ermittelt, wie wahrscheinlich es unter Gültigkeit der Nullhypothese ist, den in einer Stichprobe berechneten Schätzwert oder einen der Nullhypothese noch mehr widersprechenden Wert zu erhalten. Die ermittelte Wahrscheinlichkeit wird als p-Wert bezeichnet. Je geringer der p-Wert ist, desto eher kann die Nullhypothese abgelehnt werden. In Abhängigkeit der vorliegenden Untersuchungssituation werden verschiedene Signifikanztests (t-Test, F-Test, …) angewandt.
In den folgenden Artikeln sollen sowohl das eben beschriebene Konzept des p-Wertes sowie weitere Grundlagen von Signifikanztests beschrieben werden. Dazu gehört die Entstehung des Standardfehlers, welcher eine zentrale statistische Kenngröße und wichtige Grundlage vieler statistischer Tests ist, die t-Verteilung und die F-Verteilung (Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die in der Teststatistik im Rahmen unterschiedlicher Signifikanztests eine wichtige Rolle spielen) sowie Konfidenzintervalle. Ein Konfidenzintervall bezeichnet ein Intervall möglicher Parameterausprägungen, in dem sich ein untersuchter Populationsparameter mit der Wahrscheinlichkeit des Konfidenzniveaus (1-α) befindet.