Entscheidungsfindung: P-Wert-Methode

Der Prozess des Hypothesentests basierend auf der P-Wert-Methode umfasst die Berechnung des P-Wertes anhand der Stichprobendaten und dessen Interpretation.

Zuerst wird eine spezifische Behauptung über den Populationsparameter vorgeschlagen. Die Behauptung basiert auf der Forschungsfrage und wird in einfacher Form dargestellt. Weiterhin wird auch eine gegenteilige Aussage zur Behauptung formuliert. Diese Aussagen können als Nullhypothese und Alternativhypothese fungieren: Eine Nullhypothese wäre eine neutrale Aussage, während die Alternativhypothese eine Richtung haben kann. Die Alternativhypothese kann auch die ursprüngliche Behauptung sein, wenn sie eine spezifische Richtung bezüglich des Populationsparameters beinhaltet.

Sobald die Hypothesen formuliert sind, werden sie symbolisch ausgedrückt. Üblicherweise enthält die Nullhypothese das Gleichheitszeichen, während die Alternativhypothese >, < oder ≠ Zeichen enthalten kann.

Bevor man im Hypothesentest weitergeht, muss ein angemessenes Signifikanzniveau festgelegt werden. Es gibt einen allgemeinen Konsens, Signifikanzniveaus auf 95% (d.h. 0,95) oder 99% (d.h. 0,99) festzulegen. Hier wäre das α jeweils 0,05 oder 0,01.

Als Nächstes wird eine geeignete Teststatistik identifiziert. Für den Anteil und den Mittelwert (wenn die Populationsstandardabweichung bekannt ist) ist es die z-Statistik. Für den Mittelwert, wenn die Populationsstandardabweichung unbekannt ist, ist es eine t-Statistik und für die Varianz (oder SD) eine Chi-Quadrat-Statistik.

Nach der Berechnung der Teststatistik findet man den P-Wert elektronisch oder aus der entsprechenden P-Wert-Tabelle und vergleicht ihn mit dem vorab festgelegten Signifikanzniveau. Wenn der P-Wert kleiner als das vorab festgelegte Signifikanzniveau ist, wird die Nullhypothese verworfen.

Die Interpretation der ursprünglichen Behauptung aus der Hypothese oder die Eigenschaft der Population muss auf der Grundlage des P-Wertes erfolgen.