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Wie hoch ist der Alpha-Wert? | Statistik

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Wie hoch ist der Alpha-Wert? | Statistik

In der frequentistischen Statistik ist das Alpha-Niveau (auch Signifikanzniveau genannt) die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese abgelehnt wird, wenn sie wahr ist. Im Kontext der physiotherapeutischen Forschung könnte die Nullhypothese lauten, dass es keinen Unterschied in der Schmerzreduktion zwischen zwei verschiedenen physiotherapeutischen Interventionen gibt. Das Alpha-Niveau wird in der Regel auf 0,05 festgesetzt, was bedeutet, dass eine 5 %ige Chance besteht, die Nullhypothese fälschlicherweise abzulehnen (d. h. die Schlussfolgerung zu ziehen, dass es einen Unterschied bei der Schmerzreduzierung gibt, wenn es tatsächlich keinen gibt).

Es ist besonders wichtig, dies als langfristiges Ergebnis zu betrachten. Wenn 100 ähnliche Studien durchgeführt werden, zeigen durchschnittlich 5 von ihnen ein falsch positives Ergebnis, wenn es keine Wirkung gibt.

Erklärt anhand eines Beispiels

Angenommen, in einer Studie werden zwei physiotherapeutische Maßnahmen zur Behandlung von Schmerzen im unteren Rückenbereich miteinander verglichen, und die Ergebnisse zeigen, dass die mittlere Schmerzreduktion bei Maßnahme A 6 Punkte auf einer Schmerzskala beträgt, während die mittlere Schmerzreduktion bei Maßnahme B 8 Punkte auf einer Schmerzskala beträgt. Bei einem Alpha-Niveau von 0,05 würden die Forscher die Nullhypothese ablehnen und zu dem Schluss kommen, dass ein statistisch signifikanter Unterschied in der Schmerzreduzierung zwischen den beiden Interventionen besteht, da der Unterschied in den Mittelwerten größer ist als das, was durch Zufall zu erwarten wäre.

Alle Hagelschläge p<0,05?

Es ist wichtig zu beachten, dass die Festlegung eines Alpha-Niveaus von 0,05 eine Konvention und keine Regel ist. Die Wahl des Alpha-Niveaus hängt vom Kontext der Studie und den möglichen Folgen eines falsch positiven oder falsch negativen Ergebnisses ab. Wenn beispielsweise die Folgen eines falsch positiven Ergebnisses (d. h. die Schlussfolgerung, dass eine Behandlung wirksam ist, obwohl sie es nicht ist) schwerwiegender sind, könnten sich die Forscher dafür entscheiden, ein niedrigeres Alpha-Niveau (z. B. 0,01) zu verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines falsch positiven Ergebnisses zu verringern.

Langfristige Perspektive

Wir möchten erneut betonen, wie wichtig eine langfristige Perspektive ist. Man kann nicht einfach sagen, dass es eine 5 %ige Chance gibt, dass das Papier zu einem falsch positiven Ergebnis geworden ist. Wenn die Forschung durchgeführt wird, ist es einfach ein falsches Positiv oder nicht. Die 5 % beziehen sich auf langfristige Ergebnisse. Wird dieser Test in mehreren Studien mit ähnlichen Bedingungen durchgeführt, werden etwa 5 % der Arbeiten ein falsch positives Ergebnis aufweisen.

Eine physiotherapeutische Maßnahme kann bei der Verringerung von Schmerzen im unteren Rückenbereich sehr wirksam erscheinen, mit einem kleinen p-Wert (der auf einen statistisch signifikanten Unterschied hinweist) und einer großen Effektgröße. Wenn diese einzelne Studie jedoch nicht in anderen Studien wiederholt wird, ist es schwierig festzustellen, ob die Ergebnisse auf einen Zufall oder einen tatsächlichen Effekt zurückzuführen sind.

Bei einer Langzeitbetrachtung werden die Ergebnisse mehrerer Studien im Laufe der Zeit berücksichtigt, um ein umfassenderes Verständnis der Wirksamkeit einer Maßnahme zu erhalten. Dieser Ansatz ist besonders wichtig in der physiotherapeutischen Forschung, wo die Ergebnisse einer einzelnen Studie möglicherweise nicht auf andere Bevölkerungsgruppen oder Umgebungen übertragbar sind.

Missverständnisse

Es gibt mehrere verbreitete Missverständnisse in Bezug auf den p-Wert:

  • DerP-Wert ist ein Maß für die Stärke der Evidenz: Der p-Wert misst nicht die Stärke des Beweises gegen die Nullhypothese, sondern die Wahrscheinlichkeit, dass eine Teststatistik so extrem oder noch extremer als die beobachtete ist, wenn die Nullhypothese wahr ist.
  • Einkleiner p-Wert bedeutet einen starken Beweis gegen die Nullhypothese: Ein kleiner p-Wert zeigt nur an, dass die Daten nicht mit der Nullhypothese übereinstimmen, aber er liefert keinen Beweis für die Alternativhypothese. Außerdem bedeutet ein kleiner p-Wert nicht, dass der Effekt groß oder wichtig ist.
  • EinP-Wert von 0,05 ist eine harte Schwelle für Signifikanz: Der Schwellenwert von 0,05 ist willkürlich und wurde als konventioneller Grenzwert für statistische Signifikanz angenommen, was jedoch nicht bedeutet, dass Ergebnisse mit p-Werten über 0,05 automatisch nicht signifikant sind. Die Interpretation des p-Wertes sollte vom Kontext und der untersuchten Fragestellung abhängen
  • DerP-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr ist: Der p-Wert ist nicht die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr ist, sondern die Wahrscheinlichkeit, dass die Daten beobachtet werden, wenn die Nullhypothese wahr ist.
  • DerP-Wert kann verwendet werden, um eine kausale Schlussfolgerung zu ziehen: Der p-Wert liefert nur Beweise für oder gegen eine Nullhypothese und impliziert nicht unbedingt eine Kausalität. Für den Kausalitätsschluss sind zusätzliche Informationen erforderlich, z. B. eine gut konzipierte Studie mit geeigneten Kontrollen für Störfaktoren.

Für weitere Informationen rund um den P-Wert. Lesen Sie unseren Beitrag dazu hier!

 

Verweise

Upshur, R. E. (2001). Die Ethik von Alpha: Überlegungen zu Statistik, Evidenz und Werten in der Medizin. Theoretische Medizin und Bioethik, 22(6), 565-576.

Berger, V. W., & Hsieh, G. (2005). Umdenken in der Statistik: Zugrundelegung von Wirksamkeits-Alpha-Werten auf Sicherheitsdaten in randomisierten Studien. Israelische Zeitschrift für Notfallmedizin, 5(3), 55-60.

Neyman, J. und Pearson, E.S. (1928) Über die Verwendung und Interpretation bestimmter Testkriterien für Zwecke der statistischen Inferenz. Biometrika, 20A, 175-240.

Greenland, S., Senn, S. J., Rothman, K. J., Carlin, J. B., Poole, C., Goodman, S. N., & Altman, D. G. (2016). Statistische Tests, P-Werte, Konfidenzintervalle und Aussagekraft: ein Leitfaden für Fehlinterpretationen. Europäische Zeitschrift für Epidemiologie, 31(4), 337-350.

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