Datenanalyse

Von Präsmissen und Signifizanzniveaus

Eine Prämisse ist eine Annahme, Voraussetzung (eines Schlusses). Der Begriff ist im 19. Jahrhundert von lateinisch praemissio wörtlich: „das Vorausgeschickte“ entlehnt. (vgl. https://de.wiktionary.org/wiki/Prämisse)

Sehr oft lese ich Sätze wie “Die Hypothesen werden im Folgenden unter der Prämisse von $\alpha =$0,05 getestet.”

Hinter dem $\alpha$ vesteckt sich aber keine Prämisse, sondern ein Signifikanzniveau!

Unter signifikant verstehen wir wie unwahrscheinlich es ist, dass ein Ergebnis durch Zufall zustande gekommen ist. (vgl. https://de.wiktionary.org/wiki/signifikant)

Wenn wir Hypothesen testen, dann wollen wir sagen, wie unwahrscheinlich es ist, dass dieses Ergebnis durch Zufall erziehlt wurde. Dazu geben wir das Signifikanzniveau an, also einen Wert der uns sagt, dass unsere Ergbnisse nur in weniger als dieses Signifikanzniveau auf Zufall zurückzuführen sind.

Es muss also “die Hypothesen werden im Folgenden mit einem Signifikanzniveau von $\alpha =$0,05 getestet” heissen.

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