Signifikanz

Sicher haben Sie schon einmal eine interessante Studie gelesen, deren Ergebnis so präsentiert wurde: „Diese Studie zeigt eine statistische Signifikanz mit einem p-Wert = 0,042”. Das klingt eigentlich gut und überzeugend: „das Ergebnis zeigt eine statistische Signifikanz”, oder auf Deutsch: es zeigt eine statistische Bedeutsamkeit. Aber was genau meinen die Autoren damit? Und was ist ein p-Wert? Der folgende Artikel beschäftigt sich mit diesen Fragen.

Bei jeder Studie, die untersucht, ob eine Therapie erfolgreicher ist als eine andere, eine Placebo-Therapie oder keine Therapie, stellt sich die Frage: Ist dieser Unterschied zwischen den Erfolgen in den beiden miteinander verglichenen Ansätzen „in Wahrheit so vorhanden” oder ist er zufällig bei den untersuchten Patienten entstanden?

Beispiel: eine Studie untersucht eine Therapie, die den Schmerz bei einer chronischen Krankheit positiv beeinflussen soll. 120 Patienten nehmen teil, die in zwei Gruppen à 60 Patienten aufgeteilt werden. In Gruppe A verringert sich der Schmerz um 18,45 %, in Gruppe B um 17,58 %. Hätte in Gruppe A auch nur einer der teilnehmenden Patienten nicht teilgenommen, dafür aber irgend ein anderer Patient, dann wäre in dieser Gruppe wohl eine etwas andere Zahl heraus gekommen - vielleicht 18,14 % oder 18,49 %, hätten drei andere Patienten teilgenommen, wären wieder andere Zahlen herausgekommen.

Wenn das Ergebnis der Studie aber grundsätzlich auf andere, zukünftige Patienten übertragbar sein soll, müssen wir möglichst sicher sein, dass die Therapie A in Bezug auf die Schmerzreduktion der Therapie B überlegen ist. Es leuchtet unmittelbar ein, dass, je größer der Unterschied zwischen den beiden Gruppen in der Studie ist, es umso wahrscheinlicher ist, dass er nicht auf einem Zufall beruht (d.h. in Wirklichkeit vielleicht sogar die Therapie B überlegen ist).

In der klinischen Forschung in der Medizin geht man üblicherweise davon aus, dass eine Therapie tatsächlich die „bessere Wahl” ist, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass die Überlegenheit in der Studie nur auf einem Zufall beruht, kleiner als 5 % ist. Biometrisch nicht ganz korrekt, aber de facto identisch könnte man auch sagen, wenn „die Gewissheit mindestens 95 % beträgt”. Diese Festlegung auf eine Unsicherheit von höchstens 5 % ist eine mehr oder weniger willkürliche Festlegung, es gibt keinen richtigen mathematischen Grund dafür. Dennoch gilt diese Angabe international als akzeptierte Konvention.