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Statistische Signifikanz (einfach erklärt) 📊
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„Das Ergebnis der Studie ist statistisch signifikant.“ So oder so ähnlich hast du bestimmt schon mal jemanden über eine wissenschaftliche Arbeit berichten oder reden hören. Aber was ist überhaupt statistische Signifikanz?
Wie wird sie berechnet und in welchen Fällen ist sie aussagekräftig?
In diesem Video bekommst du die Antworten auf all diese Fragen. Doch nicht nur das – ich erkläre dir auch, warum statistische Signifikanzen trügerisch sein können. So kannst du in Zukunft wissenschaftliche Studien und die Berichterstattung dazu kritisch betrachten und einschätzen ob hier sauber argumentiert wird.
Quellenangaben und weiterführende Literatur:
📚 Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (4th ed.), SAGE Publications.
📚 Döring, N. & Bortz, J. (2016): Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, Springer.
📚 Fisher, R. A. (1956). Statistical methods and scientific inference. Hafner Publishing Co.
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00:00 Intro
00:48 Begriffserklärung statistische Signifikanz
02:29 Stichprobengröße
04:10 p-Wert
04:50 Nullhypothese, Teststatistik & Signifikanzniveau
06:29 Student's t-Test
Der Begriff der statistischen Signifikanz kommt zum Tragen, wenn mittels statistischer Verfahren quantitative Datensätze ausgewertet werden. Insbesondere dann, wenn das Ziel einer Studie darin besteht, den Zusammenhang zweier Variablen auf mögliche Effekte hin zu überprüfen.
Wird beispielsweise in einem Experiment eine unabhängige Variable manipuliert (z.B. das Verabreichen eines Nahrungsergänzungsmittels), wird der Effekt dessen auf die abhängige Variable gemessen (z.B. die Kraftausdauer im Training). Ist dieser Effekt statistisch signifikant, sind alle happy und wir können nach Hause gehen. Oder doch nicht?
Dieses Video handelt von:
statistische Signifikanz, Signifikanztest, Signifikanzniveau, Statistik, quantitative Sozialforschung
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#shribe
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