Ich sitze gerade an meiner Masterarbeit in den Sozialwissenschaften und habe eine Frage zur Auswertung meiner Umfragedaten. Eigentlich dachte ich, ich hätte die Grundlagen verstanden, aber jetzt stehe ich vor einem praktischen Problem. Ich habe zwei Gruppen verglichen und einen t-Test gerechnet. Der p-Wert liegt knapp über 0.05, aber wenn ich mir die Mittelwerte und die Streuung in den Boxplots anschaue, sieht der Unterschied für mich eigentlich ziemlich deutlich aus. Irgendwie fühlt es sich falsch an, jetzt einfach zu sagen, es gäbe keinen Effekt, nur weil dieser eine Wert die magische Grenze verfehlt. Wie geht ihr mit so einer Situation um, wenn die statistische Signifikanz und die inhaltliche Bedeutung auseinanderzudriften scheinen?
Du hast recht der pWert sagt nichts eindeutig aus, aber der Unterschied kann real sein. Wichtig ist neben dem pWert die Effektstärke und das Intervall zu berichten. Eine größere Effektgröße mit engerem Intervall deutet auf praktische Bedeutung hin auch wenn der pWert knapp über null liegt. Prüfe ob der Unterschied in der Praxis relevant ist und nicht nur in der Statistik.
Der pWert knapp über 0,05 ist kein Schlag ins Gesicht der Theorie sondern eher ein Hinweis auf Power Probleme oder Ausreißer. Wenn der Boxplot klare Unterschiede zeigt würde ich mir die Annahmen des t tests ansehen oder robuste Alternativen prüfen und die Ergebnisse mit einer klaren Effektgröße und Konfidenzintervallen untermauern.
Wäre es nicht sinnvoll die Fragestellung neu zu formulieren statt sich an eine harte Schwelle zu klammern? Vielleicht geht es eher darum zu zeigen wie robust der Effekt ist und welche praktischen Unterschiede sich ergeben.
Das Ding ist oft mehr als nur Signifikanz. Der Boxplot zeigt eine Tendenz die der pWert verkennt. Berichte die Größenordnung der Unterschiede und die Ausprägung der Streuung nicht nur die Schwelle.
Eine Power Analyse könnte helfen zu entscheiden ob die Studie ausreichend tragfähig war. Wenn der Effekt stabil bleibt obwohl der pWert knapp verfehlt, lohnt sich eine robuste Prüfung etwa mit bootstrap oder einer minimalen wichtigen Differenz die belastbar prüft.
Vielleicht hat der Text auch die Möglichkeit den Beleg in einer neuen Perspektive zu rahmen. Man könnte die Evidenz statt der Kennzahl Signifikanz bewerten und die praktische Bedeutung betonen oder eine bayessche Sichtweise skizzieren die mir neue Einsichten gibt.
