Ein wichtiger Kennwert zur Bewertung von statistischen Daten, welcher misst, ob die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese zutrifft, unter einem zuvor festgelegten Signifikanzniveau liegt.
Als Formel ausgedrückt:
𝑝 = P( E ≷ α | 𝐻₀ )
( 𝑝 ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis größer bzw. kleiner als ein zuvor festgelegtes Signifikanzniveau α ist, unter der Voraussetzung, dass die Nullhypothese wahr ist)
Das Signifikanzniveau α muss vor Begin der Untersuchung festgelegt werden und sollte an die Erfordernisse des jeweiligen Untersuchungsgegenstandes angepasst sein.
Die meisten wissenschaftlichen Publikationen lehnen die Veröffentlichung von Untersuchungen ab, die ein α über 0,05 (5 %) benutzen, weshalb dies der am häufigsten genutzte Wert ist. Andere übliche Schwellenwerte sind 0,01 (1 %) und 0,001 (0,1 %).
Das „𝑝“ im Namen steht für das englische Wort „probability“ bzw. das lateinische „probabilitas (Wahrscheinlichkeit), da der Wert misst, wie wahrscheinlich die Hypothese (anstelle der Nullhypothese) wahr ist.
Der 𝑝-Wert ist auch Namensgeber für einen „𝑝-Hacking“ genannten Analysefehler. Hierbei wird die Signifikanz der Daten falsch angegeben, indem nicht alle Informationen in die Berechnung einfließen.
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