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By Prof. Dr. Jürgen Bortz, Prof. Dr. Dr. Dr. h.c. mult. Gustav A. Lienert, Dr. Tatjana Barskova, Dr. Konrad Leitner, Dr. Rainer Oesterreich (auth.)

Das challenge: Die kleine Stichprobe

In der Forschungspraxis der Psychologie, der Medizin und der Sozialwissenschaften hat es der Anwender statistischer Verfahren häufig mit kleinen Stichproben zu tun. Der in der Statistik-Vorlesung gelernte t-Test oder die Varianzanalyse kann hier nur selten eingesetzt werden.

Die Lösung: Der "kleine" Bortz

Die "Kurzgefasste Statistik für die klinische Forschung" setzt hier an: Es werden statistische Verfahren beschrieben, die bei kleinen Stichproben zur Hypothesenprüfung angewandt werden können. Diese verteilungsfreien Verfahren setzen nur geringe Grundkenntnisse der Statistik voraus. Anwendungsbezogene Erklärungen zur Zielsetzung und Durchführung von Untersuchungen sowie ausführliche Beispiele aus Psychologie und Medizin machen die Anwendung der Verfahren einfach nachvollziehbar.

... für den Praktiker

- schnelle und verständliche Übersicht über verteilungsfreie Methoden
- ausführliche Beispiele und Signifikanztafeln
- gezielte Suche nach dem richtigen Signifikanztest
durch Übersichtstabelle mit Verfahren und Indikationen

"... erfüllt den höchsten Anspruch an eine psychologische Handlungsanweisung für Werkzeuge. Und: es ist für ‚Heimwerker’ geeignet!"

"Genau das, was once dem interessierten Praktiker schon seit langem fehlt."

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Kann wegen P > 0,05 (oder P' > 0,05) die H0 nicht verworfen werden, so bedeutet dies keineswegs, dass die H0 damit bestätigt ist. Interpretativ wäre aus einem nicht signifikanten Ergebnis lediglich zu folgern, dass die H1 nicht als gültig anzunehmen ist; über die Gültigkeit von H0 kann keine Aussage getroffen werden. Wenn beispielsweise ein Untersuchungsergebnis wegen P = 0,12 > 0,05 nicht signifikant ist, so wäre dies immer noch eher ein Argument für die Richtigkeit von H1 als für die Richtigkeit von H0.

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Sind Beispiele für multiple Endpunkte, die letztlich alle von einer neuen, verbesserten Therapie profitieren sollten. Dieses sachlich durchaus sinnvolle Desiderat hat allerdings inferenzstatistische Konsequenzen: Wenn mit der Alternativhypothese die Überlegenheit einer neuen Behandlung gegenüber einer Standardtherapie behauptet wird, dann ist diese Hypothese bei vorgegebenem Signifikanzniveau mit einem einzigen Signifikanztest zu überprüfen. Gibt man der Nullhypothese wiederholt (d. h. für jeden Endpunkt) Gelegenheit, abgelehnt zu werden, so macht dies eine Korrektur des Signifikanzniveaus erforderlich.

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