Statistik - Statistische Bedeutung

Statistische Signifikanz bedeutet, dass das Ergebnis eines statistischen Experiments oder Tests nicht zufällig auftritt und auf eine bestimmte Ursache zurückzuführen ist. Die statistische Signifikanz eines Ergebnisses kann stark oder schwach sein und ist sehr wichtig für Sektoren, die stark von Forschungsarbeiten wie Versicherungen, Pharma, Finanzen, Physik usw. abhängig sind.

Die statistische Signifikanz hilft bei der Auswahl der Probendaten, damit das Ergebnis oder die Ergebnisse der Tests als realistisch beurteilt werden können und nicht durch eine zufällige Ursache verursacht werden.

Statistiker formulieren den Grad der statistischen Signifikanz im Allgemeinen durch Stichprobenfehler. Im Allgemeinen ist ein Stichprobenfehler von 5% akzeptabel. Die Stichprobengröße ist ebenfalls wichtig, da es sich um eine repräsentative Stichprobe anstelle einer sehr großen Stichprobe handeln sollte, da große Stichproben fehleranfällig sind.

Signifikanzniveau

Ein Niveau, bei dem ein Ereignis als statistisch signifikant angesehen wird, wird als Signifikanzniveau bezeichnet. Statistiker verwenden eine Teststatistik namens p-Wert, um die statistische Signifikanz zu erhalten. Wenn der p-Wert eines Ereignisses unter ein bestimmtes Niveau fällt, wird das Ereignis als statistisch signifikant angesehen. Der p-Wert ist eine Funktion der Standardabweichungen und der Mittelwerte der Datenproben. Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses, das bestätigt, dass das Ergebnis statistischer Tests zufällig oder aufgrund eines Stichprobenfehlers auftritt. Mit anderen Worten, es besteht die Gefahr, dass ein statistischer Test fehlschlägt. Gegenüber dem p-Wert ist das Konfidenzniveau 1 - p-Wert.

Wenn der p-Wert eines Ergebnisses 5% beträgt, bedeutet dies, dass das Konfidenzniveau des Ergebnisses 95% beträgt.