Den p-Wert in der Statistik verstehen und interpretieren (2024)

Übersetzt am 3. März 2022 von Linda Hasselbusch. Ursprünglich veröffentlicht von Rebecca Bevans

Der p-Wert gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit das gemessene Ergebnis der Stichprobe zustande gekommen sein könnte, falls die Nullhypothese stimmt.

Somit können Schlüsse darüber gezogen werden, ob gefundene Unterschiede oder Zusammenhänge zwischen Variablen durch Zufall entstanden sind oder nicht.

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Inhaltsverzeichnis

  1. Eine Nullhypothese aufstellen
  2. Was genau ist der p-Wert?
  3. Der p-Wert und das Signifikanzniveau
  4. Wie berechnet man den p-Wert?
  5. Wie gibt man den p-Wert an?
  6. Häufig gestellte Fragen

Eine Nullhypothese aufstellen

Die Nullhypothese besagt, dass es keinen statistischen Zusammenhang zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen gibt. Dies bedeutet, dass die gemessenen Zusammenhänge nur durch Zufall entstanden sind.

Als Gegensatz zur Nullhypothese wird immer eine Alternativhypothese aufgestellt.

Du möchtest herausfinden, ob die Zufriedenheit der Menschen im Sommer höher ist als im Winter. Dafür führst du eine Studie durch und stellst Hypothesen auf.

Nullhypothese H0: Die Zufriedenheit hängt nicht damit zusammen, ob es Sommer oder Winter ist. Die Menschen sind im Sommer und im Winter gleich zufrieden.

Alternativhypothese H1: Im Sommer sind die Menschen zufriedener.

Um bestimmen zu können, ob die Nullhypothese abgelehnt werden sollte, wird nun der p-Wert benötigt.

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Was genau ist der p-Wert?

Der p-Wert gibt an, wie wahrscheinlich die Ergebnisse der Stichprobe (oder extremere Ergebnisse) sind, unter der Annahme, dass die Nullhypothese stimmt. Der p-Wert kann anhand der Teststatistik mit dem passenden statistischen Test berechnet werden.

Die Teststatistik wird aus den Daten der Stichprobe berechnet und beschreibt, ob die Verteilung der erhobenen Daten mit der Verteilung übereinstimmt, die von der Nullhypothese vorhergesagt wird.

Die gemessenen Daten werden mit dem verglichen, was wäre, wenn die Nullhypothese stimmen würde. Der p-Wert zeigt genau, wie wahrscheinlich die von der Studie gewonnene Teststatistik oder ein extremerer Wert ist, wenn die Nullhypothese wahr ist.

Den p-Wert in der Statistik verstehen und interpretieren (2)

Ein ‚extremerer Wert‘ meint hier einen Wert, der verglichen mit der Nullhypothese noch unwahrscheinlicher ist. Es geht also um alle Werte, die in der Verteilung noch unwahrscheinlicher sind als die beobachtete Teststatistik.

Je kleiner der p-Wert, desto unwahrscheinlicher ist es, dass die beobachteten Daten unter der Nullhypothese vorkommen können.

Nullhypothese H0: Die Zufriedenheit hängt nicht damit zusammen, ob es Sommer oder Winter ist. Die Menschen sind im Sommer und im Winter gleich zufrieden.
Alternativhypothese H1: Im Sommer sind die Menschen zufriedener.

Hoher p-Wert: Der p-Wert ist hoch, wenn die Befragten in der Studie unabhängig von der Jahreszeit gleich zufrieden sind.

Dies deutet darauf hin, dass die Jahreszeit wahrscheinlich nicht entscheidend dafür ist, ob die Menschen zufrieden sind. Es gibt wahrscheinlich keinen Zusammenhang zwischen der Zufriedenheit der Befragten und der Jahreszeit.

Niedriger p-Wert: Der p-Wert ist niedrig, wenn die Befragten durchschnittlich zufriedener im Sommer sind.

Gehen wir also davon aus, dass Menschen im Sommer und im Winter gleich zufrieden sind (H0). Dann ist es sehr unwahrscheinlich, Daten wie unsere zu finden, die zeigen, dass die Menschen im Sommer viel zufriedener sind.

Unter Annahme der Nullhypothese ist es also unwahrscheinlich, die anhand der Stichprobe berechnete Teststatistik (oder extremere Werte) zu erhalten. Somit fällt der p-Wert gering aus.

Der p-Wert ist eine Wahrscheinlichkeit und kann deswegen theoretisch Werte von Null bis Eins annehmen. Liegt der p-Wert also bei 0,05, dann findet man in 5 % der Fälle eine Teststatistik, die mindestens so extrem ist wie die beobachtete, wenn die Nullhypothese wahr ist.

In der Praxis kann der p-Wert niemals Null sein, da immer eine kleine Möglichkeit besteht, dass die Ergebnisse der Studie nur durch Zufall entstanden sind.

Der p-Wert und das Signifikanzniveau

Da der p-Wert anzeigt, wie wahrscheinlich die Ergebnisse unter der Nullhypothese sind, wird er dazu verwendet, zu entscheiden, ob die Nullhypothese abgelehnt wird oder nicht.

Nun stellt sich die Frage, ab wann der p-Wert so klein ist, dass die Nullhypothese abgelehnt werden sollte. Dies wird anhand eines festgelegten Signifikanzniveaus entschieden.

Am üblichsten ist es, ein Signifikanzniveau von 0,05 zu wählen. Die Nullhypothese wird also abgelehnt, sobald die Ergebnisse der Studie zu weniger als 5 % wahrscheinlich sind, wenn die Nullhypothese stimmt.

In einigen Fällen wird sich aber auch für ein Signifikanzniveau von 0,01 oder sogar 0,001 entschieden. Dies hängt davon ab, wie sicher das Ergebnis sein sollte. Wenn beispielsweise die Nebenwirkungen eines Medikamentes gemessen werden, sollte man sich sicher sein, dass diese nicht fatal sind. Dann wird ein höheres Signifikanzniveau (also 0,01 oder 0,001) gewählt.

Das Signifikanzniveau wird Alpha (α) genannt. Ist der p-Wert kleiner als α, wird die Nullhypothese abgelehnt und die Alternativhypothese wird bestätigt.

Den p-Wert in der Statistik verstehen und interpretieren (3)

Nullhypothese H0: Die Zufriedenheit hängt nicht damit zusammen, ob es Sommer oder Winter ist.
Alternativhypothese H1: Im Sommer sind die Menschen zufriedener.

Das vorher festgelegte Signifikanzniveau unserer Studie liegt bei α = 0,05 und der p-Wert liegt bei 0,03.

Die Nullhypothese kann daher abgelehnt werden. Es ist unwahrscheinlich, dass die Ergebnisse nur durch Zufall entstanden sind.

Man kann also schließen, dass die Zufriedenheit von der Jahreszeit abhängt. In welcher Jahreszeit die Menschen zufriedener sind, kann man herausfinden, indem man sich die Durchschnittswerte der Zufriedenheitsskala anschaut.

Wenn der p-Wert über α liegt und die Nullhypothese somit nicht abgelehnt wird, dann heißt das nicht, dass die Nullhypothese angenommen wird. Eine Nullhypothese kann man nur ablehnen oder beibehalten, man kann sie nicht annehmen.

Den p-Wert in der Statistik verstehen und interpretieren (4)

Wie berechnet man den p-Wert?

Der p-Wert kann automatisch mit der gewählten Statistiksoftware berechnet werden (z. B. R, SPSS etc.).

Außerdem kann man online Tabellen finden, die den p-Wert auflisten. Man sollte sich die Tabelle für den statistischen Test anschauen, den man durchgeführt hat. Als weitere Informationen braucht man die Teststatistik und die Freiheitsgrade.

Im Allgemeinen hängt die Berechnung davon ab, welcher statistische Test verwendet wird. Dieser wiederum wird dadurch bestimmt, wie viele unabhängige- und abhängige Variablen es gibt und was für eine Art Variablen es sind.

Hier findest du eine Liste von statistischen Tests, die wir auf unserer Seite weiter erläutern.

  • Regressionsanalyse
  • T-Test
  • ANOVA

Ganz gleich, welcher Test verwendet wird, der p-Wert beschreibt immer das Gleiche: wie wahrscheinlich es ist, die gefundenen Resultate (oder extremere) zu finden, wenn die Nullhypothese wahr ist.

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Wie gibt man den p-Wert an?

Die p-Werte der statistischen Tests werden normalerweise im Ergebnisteil der Arbeit genannt.

Außerdem sollten die anderen notwendigen Zahlen angegeben werden. Welche das sind, hängt vom statistischen Test ab. Bei einer Pearson-Korrelation sollte beispielsweise immer der Korrelationskoeffizient angegeben werden.

Nullhypothese H0: Die Zufriedenheit hängt nicht damit zusammen, ob es Sommer oder Winter ist.
Alternativhypothese H1: Im Sommer sind die Menschen zufriedener.

Die Ergebnisse der Studie wurden anhand eines t-Tests berechnet. Die Zufriedenheit wurde einmal im Sommer und später an der gleichen Gruppe im Winter gemessen. Zu beiden Zeitpunkten wurden Fragebogen ausgefüllt. Jede Frage hatte Antwortmöglichkeiten von Eins bis Fünf, wobei Fünf am zufriedensten bedeutet.

Ergebnisse: Die erhobenen Daten wiesen eine höhere Zufriedenheit im Sommer (M = 4,43; SD = 1,14) als im Winter (M = 3,78; SD = 1,24) nach. Dieser Unterschied zwischen den Gruppen stellte sich als statistisch signifikant heraus (t(124) = 4,42, p = 0,03).

Häufig gestellte Fragen

Was ist der p-Wert in der Statistik?

Der p-Wert beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass die gefundene Teststatistik (oder ein extremerer Wert) in der Stichprobe vorkommt, unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist.

Ab wann ist der p-Wert signifikant?

Das hängt davon ab, welches Signifikanzniveau (α) gewählt wurde. Meist ist dies 0,05.
Wenn der p-Wert kleiner ist als α, dann wird die Nullhypothese abgelehnt.

Wie kann ich den p-Wert berechnen?
  • Der p-Wert kann am einfachsten mithilfe eines Statistikprogramms berechnet werden. Hierfür solltest du den richtigen statistischen Test durchführen.
  • Alternativ gibt es im Internet Tabellen, die die p-Werte auflisten. Suche nach der richtigen Tabelle für deinen statistischen Test. Dafür benötigst du die Freiheitsgrade und die Teststatistik.

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Hasselbusch, L. (2022, 03. März). Den p-Wert in der Statistik verstehen und interpretieren. Scribbr. Abgerufen am 30. Juli 2024, von https://www.scribbr.de/statistik/p-wert/

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Den p-Wert in der Statistik verstehen und interpretieren (5)

Linda Hasselbusch

Linda ist gerade in den letzten Zügen ihres Bachelorstudiums in Psychologie an der Universität Amsterdam und interessiert sich besonders für Sozialpsychologie. Ihr Interesse an der Forschung möchte sie gerne mit euch teilen, sodass ihr vielleicht auch Spaß daran findet.

Den p-Wert in der Statistik verstehen und interpretieren (2024)

FAQs

Den p-Wert in der Statistik verstehen und interpretieren? ›

Ein P-Wert von 0,05 bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, einen Unterschied zwischen Gruppen zu beobachten, der so groß oder größer ist als der beobachtete Unterschied, wenn die Nullhypothese wahr ist, 5% beträgt. Mit anderen Worten, es besteht eine 5%ige Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied zufällig auftritt.

Wie interpretiert man den P-Wert aus dem T-Test? ›

Wir können die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass das von uns erhaltene Ergebnis zufällig eintritt. Wenn ein aus einem Test gemeldeter p-Wert kleiner als 0,05 ist, wird das Ergebnis als statistisch signifikant bezeichnet . Wenn ein p-Wert größer als 0,05 ist, ist das Ergebnis unbedeutend.

Wie interpretiert man den P-Wert der AP-Statistik? ›

Der p-Wert gibt lediglich an, wie wahrscheinlich es ist, dass die von Ihnen beobachteten Daten unter der Nullhypothese aufgetreten sind . Wenn der p-Wert unter Ihrer Signifikanzschwelle liegt (normalerweise p < 0,05), können Sie die Nullhypothese ablehnen. Dies bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass Ihre Alternativhypothese wahr ist.

Ist P 0.001 signifikant? ›

Der p-Wert wird in SPSS als Signifikanz bezeichnet. Der einseitige Test führt zu einem p-Wert <0,001. Denn P-Werte =0 gibt es nicht! Der Test ist also auf dem Signifikanzniveau von 5% statistisch signifikant: es kann nachgewiesen werden, dass die Creme Zwickdinix wirksam ist.

Was ist der korrekte p-Wert? ›

Der p-Wert beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass die gefundene Teststatistik (oder ein extremerer Wert) in der Stichprobe vorkommt, unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist. Ab wann ist der p-Wert signifikant? Das hängt davon ab, welches Signifikanzniveau (α) gewählt wurde. Meist ist dies 0,05.

Wie interpretiert man den p-Wert? ›

Ein P-Wert von 0,05 bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, einen Unterschied zwischen Gruppen zu beobachten, der so groß oder größer ist als der beobachtete Unterschied, wenn die Nullhypothese wahr ist, 5% beträgt.

Wie ist der Wert zu interpretieren? ›

Ein hoher T-Score oder T-Wert zeigt an, dass die Gruppen unterschiedlich sind, während ein niedriger T-Score anzeigt, dass die Gruppen ähnlich sind . Freiheitsgrade beziehen sich auf die Werte in einer Studie, die variieren können und für die Beurteilung der Bedeutung und Gültigkeit der Nullhypothese von entscheidender Bedeutung sind.

Wie interpretiert man p-Werte in R? ›

Je kleiner der p-Wert, desto unwahrscheinlicher ist es, dass wir unsere Daten unter der Nullhypothese gesehen hätten, und desto stärker („signifikanter“) ist daher der Beweis, dass die Nullhypothese falsch ist.

Wie interpretiert man den p-Wert in ANOVA? ›

Wenn der p-Wert einer ANOVA kleiner als 0,05 ist, verwerfen wir die Nullhypothese, dass die Mittelwerte aller Gruppen gleich sind . In diesem Szenario können wir dann Post-hoc-Tests durchführen, um genau zu bestimmen, welche Gruppen sich voneinander unterscheiden.

Was bedeutet der p-Wert im Kontext eines Problems? ›

Was ist der P-Wert? Der P-Wert bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass bei einem gegebenen statistischen Modell die statistische Zusammenfassung gleich oder extremer ausfällt als die tatsächlich beobachteten Ergebnisse, wenn die Nullhypothese zutrifft [2].

Ist der AP-Wert von 0,0001 signifikant? ›

Die meisten Autoren bezeichnen statistisch signifikant als P < 0,05 und statistisch hoch signifikant als P < 0,001 (die Wahrscheinlichkeit, falsch zu liegen, ist kleiner als eins zu tausend). Das Asterisk-System vermeidet den schwammigen Begriff „signifikant“.

Ist der AP-Wert von 0,006 signifikant? ›

Der p-Wert von 0,006 bedeutet, dass eine ARR von 19,6 % oder mehr nur in 6 von 1000 Versuchen auftreten würde, wenn Streptomycin genauso wirksam wäre wie Bettruhe. Da der p-Wert unter 0,05 liegt, sind die Ergebnisse statistisch signifikant (d. h. es ist unwahrscheinlich, dass Streptomycin bei der Verhinderung von Todesfällen unwirksam ist).

Was ist ein nominaler p-Wert? ›

Wenn p-Werte berechnet werden, obwohl Voraussetzungen des entsprechenden Tests – hier die Normalverteilungsannahme – nicht erfüllt sind, spricht man von „nominalen p-Werten“.

Was bedeutet ein negativer p-Wert? ›

Vereinfacht ausgedrückt drückt der p-Wert aus, wie überrascht man von den Daten ist, wenn man davon ausgeht, dass es keinen Effekt gibt. Je niedriger der p-Wert ist, desto unvereinbarer scheinen die Daten mit Ihrem Modell zu sein (d. h. mit der Annahme, dass es keinen Effekt gibt).

Ist der p-Wert eine bedingte Wahrscheinlichkeit? ›

(1) Der p-Wert als Zufallsvariable: ,,Der p-Wert ist keine Wahrscheinlichkeit” (Stahel 2008, S. 209). Der p-Wert ist eine Zufallsvariable bzw. der konkrete p-Wert (also die Zahl, die vom Computer berechnet wird) ist eine Realisie- rung dieser Zufallsvariablen (Stahel 2008, Ab- schnitt 8.3; Falk et al.

Wie berechnet man den p-Wert? ›

Die Wahrscheinlichkeit nach Laplace P(A)=P(X=x) leitet sich aus der Häufigkeit eines bestimmten Elementarereignisses, im Verhältniss zur Häufigkeit aller Elementarereignisse ab. Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass alle Elementarereignisse eintreten, muss 1 sein.

Was sagt der p-Wert beim T Test aus? ›

kurzgefasst: Der sogenannte »p-Wert« ist das Ergebnis ei- nes Signifikanztests zur Prüfung einer vorab aufgestellten (Null-)Hypothese. Ist der p-Wert kleiner als das, ebenfalls vorab, gewählte Irrtums-(Signifikanz-)Niveau α, dann gilt das Ergebnis als statistisch signifikant.

Wie interpretiert man das Ergebnis eines T-Tests? ›

Um die Ergebnisse des t-Tests zu interpretieren, müssen Sie in der Ausgabe nur den p-Wert für den Test finden . Um einen Hypothesentest auf einem bestimmten Alpha-Niveau (Signifikanzniveau) durchzuführen, vergleichen Sie einfach den p-Wert in der Ausgabe (in der SPSS-Ausgabe als „Sig.“-Wert gekennzeichnet) mit dem gewählten Alpha-Niveau.

Wie ist der P-Wert des F-Tests zu interpretieren? ›

Hypothesen für den F-Test

Wenn der p-Wert größer als 0,05 ist, ist das Ergebnis nicht signifikant . Wenn der p-Wert kleiner als 0,05 ist, ist das Ergebnis signifikant. Wenn p < 0,01 ist, ist es hoch signifikant usw.

Was ist der p-Wert bei der Regression? ›

Der p-Wert in einem Regressionsmodell misst die Stärke der Beweise gegen die Nullhypothese und gibt an, ob die beobachteten Daten zufällig auftreten könnten . Ein niedriger p-Wert (<0,05) deutet darauf hin, dass der Koeffizient statistisch signifikant ist, was eine sinnvolle Verbindung zwischen der Variable und der Antwort impliziert.

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