P-Wert

Verwendete p-Werte

• ein statistischer Test kann nichts absolut beweisen - alles, was ein statistischer Test tun kann, ist die Wahrscheinlichkeit zu quantifizieren, dass ein in einer Studie beobachtetes Ergebnis ein echter Effekt ist und nicht auf Zufall beruht
  • Signifikanztests (Hypothesentests) in klinischen Studien werden durchgeführt, um die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass ein beobachteter Unterschied zwischen Interventionen zufällig aufgetreten sein könnte - die Tests überprüfen eigentlich die Hypothese, dass kein Unterschied zwischen Interventionen besteht (als "Nullhypothese" bezeichnet)
  • der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass für einen bestimmten Endpunkt kein Unterschied zwischen den Maßnahmen besteht ("Nullhypothese")
    • Die Wahrscheinlichkeit kann jeden Wert zwischen Null (überhaupt keine Chance) und 1,0 (Gewissheit) annehmen, und dies gilt auch für den p-Wert
    • Es gibt eine willkürliche Konvention, einen p-Wert von 0,05 zu verwenden.
      • Dies bedeutet, dass, wenn der p-Wert < 0,05 ist (was bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Auswirkungen zweier Interventionen gleich sind, 1 zu 20 oder weniger beträgt), die Auswirkungen zweier Interventionen als statistisch signifikant unterschiedlich gelten und die "Nullhypothese" widerlegt ist (d. h. es gibt Beweise dafür, dass ein Unterschied zwischen den Interventionen besteht)
      • Umgekehrt bedeutet ein p-Wert von >0,05, dass es keinen statistisch signifikanten Unterschied in der Wirkung zwischen den Maßnahmen gibt.
      • Beachten Sie, dass Signifikanztests allein nicht das Ausmaß des beobachteten Unterschieds zwischen den Behandlungen anzeigen, das zur Bestimmung der klinischen Bedeutung der Studienergebnisse erforderlich ist.

Referenz:

1. MeReC Briefing (2005);30:1-7.