Die statistische Signifikanz ist ein mathematisches Werkzeug, das verwendet wird, um zu bestimmen, ob das Ergebnis eines Experiments das Ergebnis einer Beziehung zwischen bestimmten Faktoren oder nur das Ergebnis eines Zufalls ist. Dieses Konzept wird im medizinischen Bereich häufig verwendet, um Medikamente und Impfstoffe zu testen und ursächliche Faktoren von Krankheiten zu bestimmen. Statistische Signifikanz wird auch in den Bereichen Psychologie, Umweltbiologie und anderen Disziplinen verwendet, in denen experimentell geforscht wird.
Statistiken sind die mathematischen Berechnungen numerischer Mengen oder Populationen, die manipuliert werden, um eine Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines Ereignisses zu erzeugen. Es wird eine Stichprobe verwendet, und die Ergebnisse der Berechnung werden auf eine gesamte Grundgesamtheit angewendet. Man könnte beispielsweise sagen, dass 80 Prozent aller Erwachsenen in den Vereinigten Staaten ein Auto fahren. Es wäre schwierig, jeden Erwachsenen in den USA zu fragen, ob er oder sie ein Auto fährt, also könnte eine zufällige Anzahl von Personen befragt werden, und die Daten könnten statistisch analysiert und verallgemeinert werden, um auf alle Erwachsenen in den USA zu anwendbar zu sein
In einer wissenschaftlichen Studie wird eine Hypothese aufgestellt, dann werden Daten gesammelt und analysiert. Die statistische Analyse der Daten ergibt eine Zahl, die statistisch signifikant ist, wenn sie unter einen bestimmten Prozentsatz fällt, der als Konfidenzniveau oder Signifikanzniveau bezeichnet wird. Wenn dieser Wert beispielsweise auf 5 Prozent festgelegt ist und die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses als statistisch signifikant eingestuft wird, ist der Forscher zu 95 Prozent sicher, dass das Ergebnis nicht zufällig ist.
Manchmal, wenn die statistische Signifikanz eines Experiments sehr wichtig ist, wie die Sicherheit eines Arzneimittels für den Menschen, muss die statistische Signifikanz unter 3 Prozent fallen. In diesem Fall könnte ein Forscher zu 97 Prozent sicher sein, dass ein bestimmtes Medikament für den menschlichen Gebrauch sicher ist. Diese Zahl kann verringert oder erhöht werden, um der Bedeutung und der gewünschten Sicherheit des korrekten Ergebnisses Rechnung zu tragen.
Statistische Signifikanz wird verwendet, um die sogenannte Nullhypothese abzulehnen oder zu akzeptieren. Eine Hypothese ist eine Erklärung, die ein Forscher zu beweisen versucht. Die Nullhypothese besagt typischerweise, dass die Faktoren, nach denen ein Forscher sucht, keinen Einfluss auf Unterschiede in den Daten haben oder dass kein Zusammenhang zwischen den Faktoren besteht. Statistische Signifikanz wird üblicherweise beispielsweise als t=.02, p<.05> geschrieben. Dabei steht „t“ für das Testergebnis und „p<.05 mean="" that="" the="" chance="" of="" an="" event="" coming="" by= "" chance="" is="" less="" than="" Prozent.="" this="" numbers="" would="" Cause="" null="" hypothesis="" to=" " be="" abgelehnt.="">Ein Beispiel für eine psychologische Hypothese, die statistische Signifikanz verwendet, könnte die Hypothese sein, dass Mädchen mehr lächeln als Jungen. Um diese Hypothese zu testen, würde ein Forscher eine bestimmte Anzahl von kleinen Mädchen und Jungen beobachten und zählen, wie oft sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums lächeln. Am Ende der Beobachtung wird die Anzahl der Lächeln statistisch analysiert.
Jedes Experiment ist mit einem gewissen Fehler verbunden. Es ist möglich, dass am Tag der Beobachtung alle Jungen ungewöhnlich mürrisch waren. Die bei der Analyse der Daten gefundene statistische Signifikanz würde diese Möglichkeit bei t=.95 zu 03 Prozent ausschließen. In diesem Fall könnte der Forscher mit 95-prozentiger Sicherheit sagen, dass Mädchen mehr lächeln als Jungen.