Wie deute ich hier den p-Wert?
Hey! Ich sitze zurzeit an meiner Bachelorarbeit und mich hängt es derzeit beim Deuten von Ergebnissen anhand vom p-Wert aus. Hier ein Ausschnitt aus dem Abstract um das es geht:
"Analysis of variance showed no interaction between gender and age, but separate analyses showed an independent effect of gender (P = 0.03), but not of age (P = 0.11). Daily smokers had a slightly higher average concentration of P-MDA than nonsmokers (P = 0.05), and P-MDA correlated with daily exposure to cigarette smoke (r = 0.162; P = 0.03). A positive correlation was also demonstrated between P-MDA and weekly alcohol consumption (r = 0.153; P = 0.03)".
Ich brauch keine ganze Erklärung vom Text, aber ich würde mich über eine Erklärung freuen wie genau denn der p-Wert zu deuten ist, was kann ich mir darunter vorstellen? Im ersten Absatz z.b wird ein unabhängiger Effekt mit P=0.03 beschrieben, aber keiner bei P=0.11. Wie funktioniert das?
Danke!
2 Antworten
Das sind Hypothesentests. Man braucht immer eine Nullhypothese. Das sind Hypothesen, dass es nichts interessantes gibt. Die Thesen hier sind folgende:
- Männer und Frauen haben die gleichen Konzentrationen von P-MDA, wenn sie regelmäßig rauchen.
- Personen jeden alters haben die gleichen Konzentrationen von P-MDA, wenn sie regelmäßig rauchen.
Eine Forschungsarbeit will nun eine dieser Hypothesen wiederlegen. Das Problem ist hier ein Entscheidungskriterium zu finden. Lass' uns ein anderes Beispiel nehmen, was vielleicht greifbarer ist.
Ich behaupte: Die Durchschnittsgröße der Personen in Deutschland ist 175 cm. Was musst du tun um mich zu widerlegen? Es reicht nicht, dass du mir eine einzelne Person zeigst, die eine andere Größe hat, schließlich geht meine Behauptung um den Durchschnitt. Nun machst du eine Studie mit 3 Personen und findest als Durchschnitt 177 cm. Widerlegt das meine These? Mit drei Personen ist die Studie nicht sonderlich aussagekräftig, vielleicht hast du ja einfach nur drei sehr große Personen zufällig ausgewählt? Wenn du aber jetzt 10.000 Probanden hast und als Ergebnis 178 cm rausbekommst, ist es wohl signifikant.
Die Frage, die den p-Wert berührt, ist diese: Angenommen, der Bevölkerungsdurchschnitt ist wirklich 175 cm. Wie wahrscheinlich ist es dann, dass meine Stichprobe von 3 Leuten einen Durchschnitt von 177 cm hat? Die Wahrscheinlichkeit wird ziemlich groß sein. Du würdest also ein falsch-positives Ergebnis haben, wenn du behauptest, du hättest eine Abweichung gefunden.
In diesen Studien sind die p-Werte so zu verstehen: Die Wahrscheinlichkeit, einen so großen Unterschied zwischen Mann und Frau zu finden, wie sie gefunden haben, wenn Männer und Frauen wirklich gleich wären, ist 3 %. Das ist klein, man nimmt häufig 5 % als Schranke. Und somit sagen wir, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen Männern und Frauen gibt.
Beim Alter ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Forscher ihr Ergebnis finden, obwohl Alter keine Rolle spielt, 11 %. Hier ist die Wahrscheinlichkeit eines Zufallsfundes größer als 5 %, daher nennt man es nicht signifikant.
Generell ist ein p-Wert von 0.05 und drunter als statistisch relevant. Das heißt ab einem p-Wert von 0.05 wird gesagt, dass die Ergebnisse, die man erzielt hat wahrscheinlich nicht durch Zufall entstanden sind, sondern dass da wirklich ein Effekt dahinter steckt.
Ob ein p-Wert von 0.05 ist eine andere Frage und es gibt viele wissenschaftliche Studien, die nicht reproduzierbar waren trotz p < 0.05 aber das ist die allgemein akzeptierte Grenze.