Statistische Signifikanz

Was ist statistische Signifikanz?

Statistische Signifikanz ist die Feststellung eines Analysten, dass die Ergebnisse in den Daten nicht allein durch Zufall erklärbar sind. Statistische Hypothesentests sind die Methode, mit der der Analytiker diese Feststellung trifft. Dieser Test liefert einen p-Wert,. der die Wahrscheinlichkeit darstellt, Ergebnisse zu beobachten, die so extrem sind wie die in den Daten, unter der Annahme, dass die Ergebnisse wirklich nur auf Zufall zurückzuführen sind. Ein p-Wert von 5 % oder weniger wird häufig als statistisch signifikant angesehen.

Statistische Signifikanz verstehen

Statistische Signifikanz ist eine Bestimmung über die Nullhypothese,. die darauf hindeutet, dass die Ergebnisse allein auf Zufall zurückzuführen sind. Ein Datensatz liefert statistische Signifikanz, wenn der p-Wert ausreichend klein ist.

Wenn der p-Wert groß ist, sind die Ergebnisse in den Daten allein durch Zufall erklärbar, und die Daten werden als konsistent mit der Nullhypothese angesehen (ohne sie zu beweisen).

Wenn der p-Wert ausreichend klein ist (normalerweise 5 % oder weniger), lassen sich die Ergebnisse nicht ohne Weiteres durch Zufall erklären, und die Daten gelten als nicht mit der Nullhypothese vereinbar. In diesem Fall wird die Nullhypothese des Zufalls allein als Erklärung der Daten zugunsten einer systematischeren Erklärung verworfen.

Statistische Signifikanz wird häufig für neue pharmazeutische Arzneimittelstudien, zum Testen von Impfstoffen und bei der Untersuchung der Pathologie für Wirksamkeitstests und zur Information von Investoren über den Erfolg des Unternehmens bei der Einführung neuer Produkte verwendet.

Beispiele für statistische Signifikanz

Angenommen, Alex, ein Finanzanalyst, möchte wissen, ob einige Investoren im Voraus über den plötzlichen Zusammenbruch eines Unternehmens informiert waren. Alex beschließt, den Durchschnitt der täglichen Marktrenditen vor dem Zusammenbruch des Unternehmens mit denen danach zu vergleichen, um festzustellen, ob zwischen den beiden Durchschnittswerten ein statistisch signifikanter Unterschied besteht.

Der p-Wert der Studie betrug 28 % (> 5 %), was darauf hinweist, dass ein so großer Unterschied wie der beobachtete (-0,0033 bis +0,0007) bei der rein zufälligen Erklärung nicht ungewöhnlich ist. Somit lieferten die Daten keinen zwingenden Beweis dafür, dass der Fehler im Voraus bekannt war. Wenn der p-Wert andererseits 0,01 % (viel weniger als 5 %) betragen würde, wäre der beobachtete Unterschied bei der rein zufälligen Erklärung sehr ungewöhnlich. In diesem Fall kann Alex entscheiden, die Nullhypothese abzulehnen und weiter zu untersuchen, ob einige Händler Vorkenntnisse hatten.

Statistische Signifikanz wird auch verwendet, um neue medizinische Produkte zu testen, darunter Medikamente, Geräte und Impfstoffe. Öffentlich verfügbare Berichte von statistischer Bedeutung informieren Anleger auch darüber, wie erfolgreich das Unternehmen bei der Einführung neuer Produkte ist.

Nehmen wir zum Beispiel an, ein führendes Pharmaunternehmen für Diabetes-Medikamente berichtete, dass es eine statistisch signifikante Reduzierung von Typ-1-Diabetes gab, als es sein neues Insulin testete. Der Test bestand aus 26 Wochen randomisierter Therapie bei Diabetespatienten, und die Daten ergaben einen p-Wert von 4 %. Dies bedeutet für Investoren und Aufsichtsbehörden, dass die Daten eine statistisch signifikante Reduktion von Typ-1-Diabetes zeigen.

Die Aktienkurse von Pharmaunternehmen werden häufig von Ankündigungen der statistischen Signifikanz ihrer neuen Produkte beeinflusst.

Höhepunkte

• Die statistische Signifikanz wird verwendet, um die Plausibilität der Nullhypothese zu belegen, die davon ausgeht, dass in den Daten nichts anderes als Zufall am Werk ist.

• Mit statistischen Hypothesentests wird festgestellt, ob das Ergebnis eines Datensatzes statistisch signifikant ist.

• Statistische Signifikanz ist eine Feststellung, dass eine Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen durch etwas anderes als Zufall verursacht wird.

• Im Allgemeinen gilt ein p-Wert von 5 % oder weniger als statistisch signifikant.

FAQ

Wie wird die statistische Signifikanz bestimmt?

Statistische Hypothesentests werden verwendet, um festzustellen, ob die Daten statistisch signifikant sind. Mit anderen Worten, ob das Phänomen allein durch Zufall erklärt werden kann oder nicht. Statistische Signifikanz ist eine Bestimmung über die Nullhypothese, die postuliert, dass die Ergebnisse allein auf Zufall zurückzuführen sind. Die Ablehnung der Nullhypothese ist erforderlich, damit die Daten als statistisch signifikant gelten.

Was ist der P-Wert?

Ein p-Wert ist ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, dass ein beobachteter Unterschied zufällig aufgetreten sein könnte. Wenn der p-Wert ausreichend klein ist (z. B. 5 % oder weniger), lassen sich die Ergebnisse nicht einfach durch Zufall erklären und die Nullhypothese kann verworfen werden. Wenn der p-Wert groß ist, sind die Ergebnisse in den Daten allein durch Zufall erklärbar, und die Daten gelten als konsistent mit der Nullhypothese (während sie sie beweisen).

Wie wird die statistische Signifikanz verwendet?

Statistische Signifikanz wird häufig verwendet, um die Wirksamkeit neuer medizinischer Produkte, einschließlich Arzneimittel, Geräte und Impfstoffe, zu testen. Öffentlich verfügbare Berichte von statistischer Bedeutung informieren Anleger auch darüber, wie erfolgreich das Unternehmen bei der Einführung neuer Produkte ist. Aktienkurse von Pharmaunternehmen werden oft stark von Ankündigungen der statistischen Signifikanz ihrer neuen Produkte beeinflusst.