| Kommentar |
Nullhypothesen-Signifikanztests (NHSTs) und p-Werte werden nicht erst seit gestern heftig kritisiert: Sie werden falsch und überinterpretiert. Bei hoher statistischer power sind sie nutzlos, bei niedriger statistischer power sind sie gefährlich. Ein Blick in die wissenschaftliche Literatur zeigt aber: NHSTs werden nach wie vor verwendet. Das Seminar startet mit drei Hypothesen:
H1 „Sie wissen nicht (genau), was «p < ,05» bedeutet.“ [Oder: Sie wissen nicht, dass Sie nicht wissen, was «p < ,05» tatsächlich bedeutet.]
H2 „Sie wollen wissen, was «p < ,05» bedeutet und was es nicht bedeutet.“
H3 „Sie fühlen sich mit unangenehmen Tatsachen besser als mit angenehmen Missverständnissen.“
Das Seminar klärt:
- Was bedeutet «p < ,05» und was nicht?
- Worin besteht die Problematik von NHSTs?
- Welche Alternativen gibt es?
- Wie forscht man / beurteilt man Forschung vernünftig, wenn man die Tatsachen ernst nimmt?
Ein Vorgeschmack:
«p < ,05» bedeutet: Die Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses liegt unter 5%, wenn in der Grundgesamtheit die Nullhypothese gilt. Das ist (leider) nicht dasselbe wie: Die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese stimmt, ist kleiner als 5%. Das macht einen bedeutenden Unterschied. Im Seminar lernen Sie diesen Unterschied und seine Konsequenzen zu verstehen. Und vieles andere über (Regressions)modelle, Effektstärke, statistische Power, praktische Relevanz (im Unterschied zu statistischer Signifikanz) und etwas Wissenschaftstheorie lernen Sie auch … |
