p <.05

Quelle: Prawny / Pixabay

Ich bin nicht großartig in allem, aber ich verstehe Statistiken ziemlich gut. Ich nahm fünf Graduate-Level-Stats-Kurse in einem Ph.D. Ich unterrichte seit 1996 sowohl an der Universität von New Hampshire als auch an der Universität Statistik. Und ich habe (zusammen mit Sara Hall) ein Lehrbuch zum Thema geschrieben (Straightforward Statistics: Understanding the Tools of Research) .

Ich bin immer wieder enttäuscht von den Einstellungen, die viele Leute zu diesem Bereich der angewandten Mathematik halten. Die Leute haben sich oft selbst davon überzeugt, dass sie "nicht gut in Mathe sind" und dass sie "Statistiken nie wirklich verstehen". Dies ist aus zwei Gründen problematisch: Erstens behindern diese Einstellungsbarrieren ansonsten helle und selbstbewusste Menschen vollständig ihr Bildungspotenzial. Zweitens, mit so vielen Leuten, die da draußen sind, wird die Arbeit von Forschern fast zu einfach! Wenn Leute da draußen Angst vor Statistiken haben, dann können Forscher, die nur ein paar Werkzeuge in ihrer Statistik-Toolbox haben, wirklich einfach sagen, was sie wollen – wobei die statistisch phobische Person kaum eine Wahl hat, sondern zu glauben, was ihnen präsentiert wird.

Dieser Beitrag soll helfen, eines der wichtigsten statistischen Konzepte anzusprechen, das Menschen oft dazu bringt, ihre Hände hochzulegen – statistische Signifikanz .

Was ist statistische Signifikanz ? Was bedeutet p <.05 ?

• Wie man starke Frauen handhabt
• 6 Tipps zum Umgang mit passiv-aggressiven Menschen
• Ängstliche Eltern geholfen von "Worst Mom der Welt"
• Warum ist Commonsense üblich?
• Der Fall für das Vertrauen auf Ihren gesunden Menschenverstand gegenüber Experten

Statistische Signifikanz , oft dargestellt durch den Ausdruck p <.05 , hat eine sehr direkte Bedeutung. Wenn ein Befund als "statistisch signifikant" bezeichnet wird, bedeutet dies einfach, dass das in einer Studie gefundene Befundmuster wahrscheinlich für die breitere Population von Interesse verallgemeinert wird. Das ist es.

Angenommen, Sie haben eine Studie mit 100 Katzen und 100 Hunden durchgeführt. Und Sie fanden heraus, dass in Ihrer Stichprobe 80 der Hunde trainiert werden konnten, durch einen Reifen zu gehen, und nur eine Katze konnte durch einen Reifen trainiert werden. Angenommen, Sie haben einen statistischen Test durchgeführt und festgestellt, dass p <.05 . Das würde bedeuten, dass das Muster, das du gefunden hast, da Hunde besser durch Reifen springen, wahrscheinlich ein Muster ist, das die gesamte Population von Hunden und die gesamte Katzenpopulation umfasst. Darüber hinaus impliziert diese statistische Sprache, dass die Wahrscheinlichkeit, dass das Muster der Befunde aus der Studie sich nicht auf die breiteren Populationen von Interesse verallgemeinert, sehr gering ist – weniger als 5% (also p <.05) – mit p bedeutet Wahrscheinlichkeit und .05 einfach was 5% bedeutet .

Was ist magisch an 5%? Nun, nichts wirklich! Es ist eine Art praktischer Benchmark, den Statistiker seit Jahren als Standard in vielen verschiedenen Disziplinen einsetzen. Es ist eine würdige Frage, aber es ist auch eine Frage für einen anderen Blog-Post, da es eine ganze Reihe von anderen, komplexeren Problemen aufwirft.

• Die unsichere Zukunft der männlichen Masturbation
• Große Führer: Das Geheimnis, das Freud verstand
• Wie ist deine Selbstbeziehung?
• Der "Psychische"
• Die Schlüsselrolle der Intuition in den Entscheidungen der Studenten

Endeffekt

Statistiken sind Werkzeuge, die von Psychologen und Verhaltensforschern verwendet werden. Sie sind weder erschreckend noch geheimnisvoll. Sie sind einfache mathematische Werkzeuge, die uns helfen sollen, die Welt besser zu verstehen. Statistische Signifikanz und ihr verwandter Begriff p <.05 sind einfache Konzepte – das bedeutet einfach, dass das in einer Stichprobe gefundene Muster sich auf die breitere interessierende Population verallgemeinert, die untersucht wird. Da ist kein Abrakadabra!

Referenzen und Danksagung

Vania Rolon, deren Rede bei SUNY New Paltz, die Teil des Bandausschnitts für die neu renovierte Wooster Hall war, mit einem Schwerpunkt auf ihrer Leidenschaft für das Lehren von Statistiken, hat diesen Beitrag zum Teil inspiriert!