Was ist ein guter p-Wert in der Regression?

Die Entscheidung, die Nullhypothese auf der Grundlage des P-Wert-Schwellenwerts von 0,05 abzulehnen oder zu akzeptieren, erfordert ein Gleichgewicht zwischen den Risiken falsch positiver Ergebnisse (Fehler vom Typ I) und falsch negativer Ergebnisse (Fehler vom Typ II). Ein niedrigerer Schwellenwert würde das Risiko falsch positiver Ergebnisse verringern, aber das Risiko erhöhen, echte Auswirkungen zu übersehen.

Die statistische Signifikanzschwelle, allgemein als P-Wert bezeichnet, ist ein wesentliches Konzept in der Datenanalyse. Ein weithin akzeptierter Schwellenwert für die statistische Signifikanz liegt bei 0,05, was ein gewisses Maß an Sicherheit bei den Ergebnissen bedeutet.

Die Interpretation eines P-Werts von 0,05 impliziert, dass eine Wahrscheinlichkeit von 5 % besteht, dass der beobachtete Effekt oder Unterschied lediglich auf Zufall oder zufällige Variation zurückzuführen ist und nicht auf ein echtes zugrunde liegendes Phänomen. Dieser Schwellenwert wird als Maßstab verwendet, um festzustellen, ob die Ergebnisse einer Studie statistisch signifikant sind.

Es ist wichtig zu verstehen, dass ein P-Wert von 0,05 nicht unbedingt bedeutet, dass die Nullhypothese (die Annahme, dass es keinen Unterschied oder Effekt gibt) mit 95-prozentiger Sicherheit falsch ist. Es deutet vielmehr darauf hin, dass es genügend Beweise gibt, um die Nullhypothese auf dem gewählten Signifikanzniveau abzulehnen.

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