p-Wert-Rechner
Berechne p-Werte aus Z-, t-, Chi-Quadrat- oder F-Statistiken. Wähle Verteilungsschwanz und Alpha und sieh kritischen Wert und Signifikanzentscheidung.
Referenz zur p-Wert-Signifikanz
Die Tabelle verwendet Alpha = 0,05 und die strikte Bedingung p < Alpha.
| p-Wert | Bei α = 0,05 | Interpretation |
|---|---|---|
| 0,10 | H₀ nicht verwerfen | Nicht statistisch signifikant |
| 0,05 | H₀ nicht verwerfen | Der Rechner verlangt p < α |
| 0,01 | H₀ verwerfen | Statistisch signifikant |
| 0,001 | H₀ verwerfen | Sehr klein unter dem Nullmodell |
| 0,0001 | H₀ verwerfen | Extrem klein unter dem Nullmodell |
Häufige Fragen
Was sagt ein p-Wert aus?
Der p-Wert beschreibt, wie gut die beobachtete Teststatistik mit dem Nullmodell vereinbar ist. Ein kleiner p-Wert liefert Evidenz gegen die Nullhypothese bei dem gewählten Signifikanzniveau. Er ist kein Beweis für Kausalität und keine Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr ist.
Wann verwende ich einen einseitigen oder zweiseitigen Test?
Verwende einen zweiseitigen Test, wenn Abweichungen in beide Richtungen relevant sind. Ein linksseitiger oder rechtsseitiger Test passt nur zu einer vorher festgelegten gerichteten Hypothese. Der Verteilungsschwanz sollte nicht erst nach dem Blick auf das Ergebnis gewählt werden.
Was bedeutet die Signifikanzentscheidung bei p gleich Alpha?
Der Rechner markiert ein Ergebnis nur dann als signifikant, wenn p kleiner als Alpha ist. Bei p gleich Alpha wird die Nullhypothese deshalb nicht verworfen. Die Entscheidung hängt außerdem vom vorab gewählten Alpha und vom passenden Testmodell ab.
Welche Verteilungen unterstützt der p-Wert-Rechner?
Du kannst Z-, t-, Chi-Quadrat- und F-Statistiken eingeben. Für Z und t wählst du den linken, rechten oder zweiseitigen Schwanz. Chi-Quadrat und F verwenden den rechten Schwanz, wie es für diese Teststatistiken üblich ist.
Was bedeutet ein statistisch signifikantes Ergebnis nicht?
Statistische Signifikanz misst nicht die Größe oder praktische Bedeutung eines Effekts. Sie beweist keine Kausalität und sagt nichts allein über die Qualität der Messung oder des Studiendesigns aus. Berücksichtige deshalb Effektgröße, Unsicherheit, Stichprobengröße und den fachlichen Kontext.
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