„Statistische Signifikanz“ bei wissenschaftlichen Arbeiten auf dem Prüfstand

In wissenschaftlichen Arbeiten werden zwei Resultate in aller Regel als nicht unterschiedlich eingestuft, wenn die Differenz zwischen ihnen statistisch nicht signifikant ist. Aber sind solche Ergebnisse tatsächlich vergleichbar, auch wenn die realen Zahlen auf das Gegenteil hinweisen? V. Amrhein, S. Greenland und B. McShane haben diese und weitere Fragen nun im Rahmen eines Artikels diskutiert.

• Literatur

• 1 Anonymous. Number crunch. Nature 2014; 506: 131-132 . doi:10.1038/506131b
• 2 Nuzzo R. Scientific method: statistical errors. Nature 2014; 506: 150-152 . doi:10.1038/506150a
• 3 Goodman S. A dirty dozen: twelve p-value misconceptions. Semin Hematol 2008; 45: 135-140
• 4 Wasserstein RL, Lazar NA. The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. Am Stat 2016; 70: 129-133 . doi:10.1080/00031305.2016.1154108
• 5 Turner L, Shamseer L, Altman DG. et al. Does use of the CONSORT Statement impact the completeness of reporting of randomised controlled trials published in medical journals? A Cochrane review. Syst Rev 2012; 1: 60 . doi:10.1186/2046-4053-1-60