Was ist der Unterschied zwischen dem p-Wert und dem Signifikanzniveau?
Ich habe viele Videos dazu angeschaut, aber irgendwie bin ich mir immer noch nicht sicher. Der p-Wert ist ja die "Fläche" unter alpha/2, aber ist das nicht auch einfach das Signifikanzniveau/2. Wie kann es sein, dass es 2 verschiedene Werte sind?
Und wie kann man das interpretieren? Das Signifikanzniveau von z.B. 5% sagt ja, dass die Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Mittelwert sich dort befindet 5% ist. Für was benutzt man dann den p-Wert?
1 Antwort
"Das Signifikanzniveau von z.B. 5% sagt ja, dass die Wahrscheinlichkeit, dass der wahre Mittelwert sich dort befindet 5% ist" ist falsch.
Aber davon ab, p und alpha sind an sich zwei unterschiedliche Konzepte. In dem einen Konzept (Hypothesentest nach Neyman-Pearson) berechnet man die Teststatistik (z.B. einen t-Wert) und schaut, ob er in dem 5%-Ablehnungsbereich für die Nullhypothese liegt. In dem anderen Konzept (Signifikanztest nach Fisher) berechnet man einen p-Wert und beurteilt danach das Ergebnis als "signifikant" oder "nicht signifikant". Mittlerweile ist das vermanscht. Man berechnet einen p-Wert und schaut, ob er im Bereich 5% (oder 1% oder 0,1% ...) liegt.
2,5% auf der einen Seite der Verteilung und 2,5% auf der anderen.
Ach so, vielen Dank! Was ich aber nicht verstehe ist, dass man für p ja die Fläche unter alpha/2 berechnen muss. Aber würde dies bei einem Signifikanzniveau nicht einfach 2.5% entsprechen? Wie kann es dann sein, dass p manchmal mehr oder weniger ist?