Statistische Signifikanz (einfach erklärt) 📊
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- Опубліковано 29 чер 2024
- „Das Ergebnis der Studie ist statistisch signifikant.“ So oder so ähnlich hast du bestimmt schon mal jemanden über eine wissenschaftliche Arbeit berichten oder reden hören. Aber was ist überhaupt statistische Signifikanz?
Wie wird sie berechnet und in welchen Fällen ist sie aussagekräftig?
In diesem Video bekommst du die Antworten auf all diese Fragen. Doch nicht nur das - ich erkläre dir auch, warum statistische Signifikanzen trügerisch sein können. So kannst du in Zukunft wissenschaftliche Studien und die Berichterstattung dazu kritisch betrachten und einschätzen ob hier sauber argumentiert wird.
Quellenangaben und weiterführende Literatur:
📚 Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th ed.), SAGE Publications.
📚 Döring, N. & Bortz, J. (2016): Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, Springer.
📚 Fisher, R. A. (1956). Statistical methods and scientific inference. Hafner Publishing Co.
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00:00 Intro
00:48 Begriffserklärung statistische Signifikanz
02:29 Stichprobengröße
04:10 p-Wert
04:50 Nullhypothese, Teststatistik & Signifikanzniveau
06:29 Student's t-Test
Der Begriff der statistischen Signifikanz kommt zum Tragen, wenn mittels statistischer Verfahren quantitative Datensätze ausgewertet werden. Insbesondere dann, wenn das Ziel einer Studie darin besteht, den Zusammenhang zweier Variablen auf mögliche Effekte hin zu überprüfen.
Wird beispielsweise in einem Experiment eine unabhängige Variable manipuliert (z.B. das Verabreichen eines Nahrungsergänzungsmittels), wird der Effekt dessen auf die abhängige Variable gemessen (z.B. die Kraftausdauer im Training). Ist dieser Effekt statistisch signifikant, sind alle happy und wir können nach Hause gehen. Oder doch nicht?
Dieses Video handelt von:
statistische Signifikanz, Signifikanztest, Signifikanzniveau, Statistik, quantitative Sozialforschung
Musik Intro & Abspann: www.bensound.com/royalty-free...
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Super, wie immer 😃👍
Danke endlich gut erklärt!
ily, danke fürs retten meiner statistik prüfung haha
Hallo lieber Shribe-Master,
ich habe bereits deinen Artikel zu dem Thema nachstellen einer Abbildung gelesen, doch ich verstehe es leider trotzdem nicht.
Also ich habe eine bereits vorhandene Abbildung fast 1 zu 1 übernommen, aber in der optischen Gestaltung bisschen verändert… Wie soll ich das nach APA 7 korrekt kenntlich machen🙈
Eine weitere Frage, was ist mit dem Titel, muss ich eine eigene hinschreiben oder die vom Autor verwenden🙈 Nach APA 7 tun die ja mittlerweile Titel oben hin und Anmerkung unter die Abbildung… müsste ich dann falls ich einen eigenen Titel kreieren soll im Titel auch in Anlehnung an schreiben…
Bitte um Hilfe, bin so lost 🙈💐
Schreib "Quelle: In Anlehnung an Mustermann, 2020, S. 5" unter die Abbildung auch wenn du es nur optisch schöner machst und nichts am Inhalt änderst.
Beim Titel weiß ich nicht was das "Gesetz" ist, aber ich würde einfach den Titel vom Autor nehmen. Schließlich hat der Autor sich wohl etwas dabei gedacht ;)
Ich schreibe aktuell auch an einer Arbeit (Bachelor) :)
Das heißt, wenn man ein p Wert von unter 5% rausbekomme würde, würde das heissen, dass wenn die nullhyopthese wahr wäre, würde man bloß zu unter 5% durch Zufall so ein Ergebnis bekommen. Und das ist sehr gering, deswegen, kann man annehmen, dass die Ergebnisse nicht durch Zufall gefunden wurden?
Ja, genau so! (Hoffe es kommt nicht zu spät :))
Was ist wenn der gemessene Effekt 0 ist? kann es trotzdem statistisch signifikant sein? Also dass man sich sicher ist, dass die gemessene 0 kein Zufall ist?
Wenn ich also einen p-Wert von 0,01 habe und ein Signifikanzniveau von 0,05. Bedeutet es dann, dass der Test zu 95% signifikant ist und zu 5% nicht signifkant ist? Also, dass lediglich 5% meines Ergebnisses nicht die Grundgesamtheit abbilden kann? Und umso kleiner mein Signifikanzniveau ist, desto genauer ist mein Ergebnis? Also ist ein Signifikanzniveau von 1% besser als 5%?
Hi, nicht ganz. Das Signifikanzniveau ist willkürlich und bildet nicht deine Ergebnisse ab. 5% hat sich mit der zeit einfach etabliert. Wie wahrscheinlich dein tatsächliches Ergebnis nicht durch Zufall entstanden ist sagt dir der p-wert. Aber ob dieses Ergebnis als signifikant angesehen wird hängt vom angelegten Niveau ab (p-wert drüber oder drunter)
Nicht unbedingt besser, denn bei einem Niveau von 1% steigt ja die Chance dass du deine Hypothese fälschlicherweise verwirfst. Für sehr große Stichproben macht 1% schon Sinn, ansonsten wohl eher 5%. LG
Das Ergebnis sagt aus, dass die Wahrscheinlichkeit einen solchen (wie den beobachteten) Zusammenhang zu erhalten, obwohl in der Population der Zusammenhang nicht vorhanden ist, 1% ist. Dadurch, dass diese Wahrscheinlichkeit sehr gering ist und unter der Irrtumswahrscheinlichkeit von 5%, kann die Nullhypothese verworfen werden (und die Gültigkeit der Alternativhypothese, dass ein Zusammenhang besteht, angenommen werden). Wie hoch das Signifikanzniveau bzw. Irrtumswahrscheinlichkeit ist, hängt von Konventionen ab (meistens max. 5%) und richtet sich nach der Samplegröße (in großen Stichproben eher kleiner).
@@shribemasteryourstudies Warum macht die Wahl von 1% mehr Sinn bei großen Stichproben?
Die hier angegebene Definition der statistischen Signifikanz ist ein weit verbreiteter Irrglaube, die s.g. „Odds-against-chance-fantasy“. Der P-Wert erlaubt keine Aussage darüber, ob ein Wert durch Zufall zustande gekommen ist oder nicht.
Der P-Wert sagt nur, wie wahrscheinlich meine ermittelten oder noch extremere Daten unter der Geltung einer bestimmten Nullhypothese sind (zB: Die Nahrungsergänzungsmittel haben keinen Einfluss auf das Training).
Mithilfe des P-Werts kann man also nur ermitteln, wie wahrscheinlich diese oder noch extremere Daten sind und nicht, warum sie genau so zustande gekommen sind.
Das heißt, wenn man ein p Wert von unter 5% rausbekomme würde, würde das heissen, dass wenn die nullhyopthese wahr wäre, würde man bloß zu unter 5% durch Zufall so ein Ergebnis bekommen. Und das ist sehr gering, deswegen, kann man annehmen, dass die Ergebnisse nicht durch Zufall gefunden wurden und die nullhypothese wird abgelehnt?
5:56 ist ein Schreibfehler, bei Signifikanzniveau fehlt ein „n“
Es heißt Studenten und nicht Studierende...wir reden über Wissenschaftliche Themen! Als kann man auch erwarten, dass man den Fakt, dass es nur zwei Geschlechter gibt berücksichtigt. Man sollte nicht unsere Erkenntnisse aus den letzten 2000 Jahren verleugnen , für den Versuch es jeden recht zu machen...
Sehr richtig, danke! 👍👍
Du kannst niemandem vorschreiben wie er oder sie gendert... wenn es dir nicht passt dann tu es halt nicht aber lass andere es tun, die es für richtig halten
@@commentwriter4359 im Gegensatz zu den woken Linksgrünen schreibt hier auch niemandem vor wie man richtig gendert. Es geht um deutsche Rechtschreibung. Studenten ist das korrekte Wort und es hat keinerlei Geschlechtsdefinition.
stay pressed
Ich kann deinen Punkt nicht nachvollziehen. Gibt es wirklich nur 1 relevantes Geschlecht? Gibt es überhaupt nur 2 Geschlechter? Werden diese "Erkenntnisse" tatsächlich geleugnet, nur weil jemand die Ansprache "Studierende" verwendet? (I dont think so!) Es gibt aber Menschen, die denken, dass sie jeden Menschen in eine von 2 vorgefertigten Schubladen stecken müssen. Schon mal darüber nachgedacht, wie viele Menschen leiden, weil z.B. ihre uneindeutige biologische Geschlechtsidentität chirurgisch zwanghaft einer männlich/weiblichen Kategorie zugeordnet wird?
Ich finde es übrigens gut und vorbildlich, die Zusehenden als Studierende anzusprechen, wodurch auch Menschen, die sich nicht als männlich identifizieren, miteinbezogen werden.