Jenseits des Signifikanztest-Rituals:
Ergänzungen und Alternativen

Peter Sedlmeier

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Zusammenfassung

Die Dominanz des Signifikanztests in der psychologischen Datenanalyse könnte den Eindruck erwecken, daß er in der überwiegenden Mehrzahl der Fälle das adäquate Analyseverfahren ist, und/oder daß keine Alternativen existieren. Beide Schlußfolgerungen wären nicht richtig. Probleme bei der Anwendung des Signifikanztests in der psychologischen Forschung werden seit langem ausführlich diskutiert, doch dies hatte erstaunlicherweise kaum Auswirkungen auf die Forschungspraxis. Der hauptsächliche Grund hierfür scheint eine mangelnde Vertrautheit mit alternativen Verfahren zu sein. In diesem Beitrag werden nach einem kurzen Überblick über die kritisierten Unzulänglichkeiten des Signifikanztests solche Verfahren vorgestellt. Darunter fallen Error-Bar-Plots (mit Einschränkungen), Verfahren der Explorativen Datenanalyse, die Berechnung von Effektgrößen und die Metaanalyse. Die einzelnen Verfahren werden anhand von Beispielen illustriert und zum Gebrauch empfohlen.

Schlüsselwörter: Signifikanztest, EDA, Effektgröße, Metaanalyse, Datenanalyse

Abstract

Beyond the Ritual of Significance Testing: Alternative and Supplementary Methods

The prevalence of significance testing in psychological research implies that it suits almost every purpose and/or that alternative procedures for data analysis do not exist. Neither implication is correct. A considerable amount of criticism of significance testing has been published, but so far it has had little impact on actual practice in psychological research. The reason for this seems to be that researchers are in general unfamiliar with alternative procedures. This article briefly reviews the problems of significance testing and then proposes some alternatives: plot-plus-error-bars (with restrictions), exploratory data analysis (EDA), effect sizes, and meta analysis. Examples illustrate the usefulness of these alternatives.

Keywords: Significance test, Exploratory Data Analysis, meta analysis, data analysis.

 
• Inhalt
• Einleitung
• Was bedeutet das Ergebnis eines Signifikanztests?
  • Wie kann man p-Werte mißinterpretieren? - Einige beliebte Varianten
  • Wann und wie kann der Signifikanztest sinnvoll benutzt werden?
  • Warum ist Signifikanztesten so beliebt?
• ``Error-Bar-Plots'' und Konfidenzintervalle
• Explorative Datenanalyse
  • Stamm & Blatt Diagramm, Box-Plot
  • Weitere EDA-Verfahren
• Effektgrößen
  • Äquivalenz von r und d
  • Berechnung von Effektgrößen
  • Interpretation von Effektgrößen
• Mehr Effektgrößen - Metaanalyse.
  • Ein Beispiel
  • Probleme der Metaanalyse
• Fazit
• Literatur
• Adresse des Autors