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Signifikanztest, Nullhypothesentest, p-Wert, Konfidenzintervall – eine Navigationshilfe
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Veröffentlicht: | 29. August 2017 |
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Gliederung
Text
Darstellung der Inhalte: Darstellung der beiden konkurrierenden Schulen: Fisher’s Signifikanztest versus Neyman-Pearson’s Nullhypothesentest; mindestens 6 Gründe für das Auftreten von niedrigen p-Werten; kontrafaktisches Element des p-Wertes sowie Bedingtheit des p-Wertes; kürzliche Stellungnahme der American Statistical Association zu p-Werten; Moderne Epidemiologie und das Schätzen von Effekten und Konfidenzintervallen; Confidence Limit Ratio (CLR); meta-analytic mindset anstatt stand-alone Interpretation von Studienergebnissen.
Zielgruppe:
Wissenschaftler, die empirische Studien durchführen oder kritisch lesen und hierbei immer wieder ein Unbehagen bezügl. der statistischen Schulen (Fisher’s Signifikanztest, Neyman-Pearson’s Nullhypothesentest) haben.
Teilnehmerzahl:
Das Tutorium findet ab 10 Anmeldungen statt.
Dauer:
150 min (2.5 Stunden)
Literatur
- 1.
- Stang A, Poole C, Kuss O. The ongoing tyranny of statistical significance testing in biomedical research. Eur J Epidemiol. 2010;25:225-30.
- 2.
- Stang A, Poole C. The researcher and the consultant: a dialogue on null hypothesis significance testing. Eur J Epidemiol. 2013;28:939-44.
- 3.
- Hamra GB, Stang A, Poole C. The researcher and the consultant: from testing to probability statements. Eur J Epidemiol. 2015;30:1003-8.
- 4.
- Stang A, Deckert M, Poole C, Rothman KJ. Statistical inference in abstracts of major medical and epidemiology journals 1975-2014: a systematic review. Eur J Epidemiol. 2017;32:21-29.
- 5.
- Wasserstein RL, Lazar NA. The ASA's statement on p-values: context, process, and purpose. Am Statistician. 2016;70:129-33.
- 6.
- Greenland S, Senn SJ, Rothman KJ, Carlin JB, Poole C, Goodman SN, et al. Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. Eur J Epidemiol. 2016;31:337-50.