Ich sitze gerade über meinen Daten und frage mich, ob ich bei der Interpretation meiner Ergebnisse vielleicht einen grundlegenden Denkfehler mache. Eigentlich dachte ich, die Korrelation zwischen den Variablen wäre klar, aber jetzt zeigt der p-Wert plötzlich etwas anderes. Ich habe das Gefühl, ich übersehe etwas Offensichtliches zum Thema statistische Signifikanz. Wie geht ihr damit um, wenn ihr das Gefühl habt, dass die Zahlen nicht die Geschichte erzählen, die ihr erwartet habt?
Ich frage mich ob der p Wert wirklich zeigt was die Daten erzählen oder ob der Kontext fehlt und die Statistische Signifikanz nur die Oberfläche berührt
Es nervt mich der Signifikanz Hype der sich da auftut und ich frage mich ob wir die praktische Bedeutung wirklich erfassen
Aus analytischer Sicht könnte eine zu kleine Stichprobe oder eine ungünstige Varianz den p Wert verzerren und damit falsche Schlüsse nahelegen
Was wenn die Frage selbst zu eng gestellt ist und wir statt der Signifikanz eher die Geschichte der Daten betrachten
Ich neige dazu zu glauben dass eine starke Korrelation gleich eine klare Ursache bedeutet doch vielleicht sind die Beziehungen komplexer als wir denken
Eine Idee wäre es die Ergebnisse gegen verschiedene Modelle zu prüfen und erst danach zu entscheiden so bleibt Raum für Zweifel
