Warum werden in der medizinischen Statistik eigentlich so häufig Korrelationen berechnet? Und was genau ist eine Korrelation? Kann man Korrelationen...
Du hast dich schon immer gefragt, warum wir eigentlich statistische Tests rechnen und welche Bedeutung p-Werte und Effektstärken haben? Alle diese Fragen beantworten wir dir in dieser Artikelreihe.
Die wichtigste Unterscheidung, die man bei statistischen Tests immer im Hinterkopf haben sollte, ist die zwischen Population und Stichprobe.
Bei allen statistischen Tests gibt es immer eine Nullhypothese (kurz: H0) und eine Alternativhypothese (kurz: H1).
Ein statistischer Test erlaubt es dir stattdessen, dich aufgrund von Wahrscheinlichkeitsüberlegungen für oder gegen die H1 zu entscheiden.
Was passiert nun genau bei einem statistischen Test und wie soll einem das Ergebnis helfen, eine Entscheidung zwischen H0 und H1 zu treffen?
Eine der unschönen Eigenschaften statistischer Tests (auf die man auch beim Lesen von Forschungsberichten immer achten sollte) ist, dass der p-Wert wesentlich von der Stichprobengröße abhängt.
Wenn du die Ergebnisse deiner Studie beurteilst, dann sind die folgenden drei Ebenen eines jeden Effekts von großer Bedeutung.
Abschließend stellt sich nun noch die Frage, wie groß die Stichprobe deiner Untersuchung denn idealerweise sein sollte.
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