{"id":584,"date":"2026-10-03T19:41:45","date_gmt":"2026-10-03T18:41:45","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/p-wert-rechner\/"},"modified":"2026-10-03T19:41:45","modified_gmt":"2026-10-03T18:41:45","slug":"p-wert-rechner","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/p-wert-rechner\/","title":{"rendered":"P-Wert-Rechner"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">Ermitteln Sie den p-Wert Ihres Tests<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"584\" data-favorite-title=\"P-Wert\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/p-wert-rechner\/\" data-favorite-excerpt=\"Geben Sie eine Teststatistik z, t, Chi-Quadrat oder F ein, um den p-Wert f\u00fcr zweiseitige, linksseitige oder rechtsseitige Tests zu ermitteln. W\u00e4hlen Sie die Verteilung, die Freiheitsgrade und das Signifikanzniveau, um zu sehen, ob Ihr Ergebnis statistisch signifikant ist.\" aria-label=\"Zu Favoriten hinzuf\u00fcgen\" data-favorite-icon=\"icon icon-wpcalc-bell-curve\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/p-wert-rechner\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-584\" data-post=\"584\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Eingabefelder<\/legend><div class=\"field\" id=\"input-1\"><label for=\"field-1\">Teststatistik<\/label><input type=\"number\" name=\"teststatistik\" id=\"field-1\" aria-describedby=\"calc-info-1\" step=\"any\" value=\"2.5\"\/><small id=\"calc-info-1\">Die Statistik, die Sie bereits aus Ihrem Test berechnet haben.<\/small><\/div><div class=\"field\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Verteilung<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-2\" name=\"verteilung\"><option value=\"z\">Standardnormalverteilung (Z)<\/option><option value=\"t\" selected>Student-t<\/option><option value=\"chisq\">Chi-Quadrat (\u03c7\u00b2)<\/option><option value=\"f\">F-Verteilung<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><div class=\"field\" id=\"input-3\"><label for=\"field-3\">Seiten<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-3\" name=\"seiten\"><option value=\"two\" selected>Zweiseitig (\u2260)<\/option><option value=\"right\">Rechtsseitig (&gt;)<\/option><option value=\"left\">Linksseitig (&lt;)<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><div class=\"field\" id=\"input-4\"><label for=\"field-4\">Freiheitsgrade (df)<\/label><input type=\"text\" name=\"freiheitsgrade_df\" id=\"field-4\" aria-describedby=\"calc-info-4\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" min=\"1\" value=\"20\"\/><small id=\"calc-info-4\">Erforderlich f\u00fcr die t- und \u03c7\u00b2-Verteilungen.<\/small><\/div><div class=\"field\" id=\"input-5\" hidden><label for=\"field-5\">Z\u00e4hler-Freiheitsgrade (df\u2081)<\/label><input type=\"text\" name=\"zhlerfreiheitsgrade_df\" id=\"field-5\" aria-describedby=\"calc-info-5\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" min=\"1\" value=\"3\"\/><small id=\"calc-info-5\">Erforderlich f\u00fcr die F-Verteilung.<\/small><\/div><div class=\"field\" id=\"input-6\" hidden><label for=\"field-6\">Nenner-Freiheitsgrade (df\u2082)<\/label><input type=\"text\" name=\"nennerfreiheitsgrade_df\" id=\"field-6\" aria-describedby=\"calc-info-6\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" min=\"1\" value=\"20\"\/><small id=\"calc-info-6\">Erforderlich f\u00fcr die F-Verteilung.<\/small><\/div><div class=\"field\" id=\"input-7\"><label for=\"field-7\">Signifikanzniveau (\u03b1)<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-7\" name=\"signifikanzniveau_\"><option value=\"0.05\" selected>0.05<\/option><option value=\"0.01\">0.01<\/option><option value=\"0.1\">0.10<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Neu berechnen\" id=\"calculate-button\" data-post=\"584\">Berechnen<\/button><button type=\"reset\">Zur\u00fccksetzen<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Automatisch berechnen<\/label><small>Wenn aktiviert, wird das Ergebnis automatisch aktualisiert, sobald Sie einen Wert \u00e4ndern.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> P-Wert-Ergebnisse<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>P-Wert<\/span><span class=\"result-term\">p<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>Randwahrscheinlichkeit<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Details &amp; Schlussfolgerung<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Ergebnis kopieren\" aria-label=\"Ergebnis kopieren\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Link zu dieser Berechnung kopieren<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Kommentar schreiben<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"584\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">Wie finden Sie dieses Ergebnis?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Gef\u00e4llt mir <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" 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data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Formel f\u00fcr den p-Wert<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">Formel<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\n\\[ p = \\begin{cases} 2 \\cdot \\min\\big(P(T \\le t),\\; P(T \\ge t)\\big) &amp; \\text{zweiseitiger Test (}\\neq\\text{)} \\\\ P(T \\ge t) &amp; \\text{rechtsseitiger Test (}&gt;) \\\\ P(T \\le t) &amp; \\text{linksseitiger Test (}&lt;\\text{)} \\end{cases} \\]\n<strong>Dabei gilt:<\/strong>\n<ul>\n<li>\\(T\\) \u2014 die Zufallsvariable der Teststatistik (Z, t, \u03c7\u00b2 oder F) unter der Nullhypothese \\(H_0\\)<\/li>\n<li>\\(t\\) \u2014 der beobachtete Wert Ihrer Teststatistik<\/li>\n<li>\\(P(T \\ge t)\\) \u2014 die Wahrscheinlichkeit, mindestens einen so extremen Wert wie \\(t\\) zu beobachten, im rechten Rand (rechter \u201eTail\u201c)<\/li>\n<\/ul>\nDer p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, unter der Nullhypothese eine mindestens so extreme Teststatistik wie die beobachtete zu erhalten. Welche R\u00e4nder als \u201eextrem\u201c gelten, h\u00e4ngt von der Alternativhypothese ab.\n<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<\/p>\n<p>F\u00fcr jede Verteilung stammen die Randwahrscheinlichkeiten aus der entsprechenden Verteilungsfunktion: der Standardnormalverteilung \\(\\Phi(z)\\) f\u00fcr Z, der t-Verteilung (Student) mit \\(df\\) Freiheitsgraden, der Chi-Quadrat-Verteilung oder der F-Verteilung mit \\(df_1\\) und \\(df_2\\) Freiheitsgraden. Der Rechner wertet diese numerisch aus, sodass keine Tabellenwerke n\u00f6tig sind.<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>p-Wert \u2013 Berechnungsbeispiel<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Beispiel:<\/strong> Ein Zweistichproben-t-Test ergab eine Teststatistik von \\(t = 2.5\\) mit \\(df = 20\\), und die Alternativhypothese ist zweiseitig (\\(\\neq\\)).<\/p>\n<p>\\[ p = 2 \\cdot P(T \\ge 2.5) = 2 \\times 0.0106 = 0.0213 \\]<\/p>\n<p><strong>Ergebnis:<\/strong> Der p-Wert betr\u00e4gt 0,0213. Da \\(0.0213 \\le 0.05\\), ist das Ergebnis bei \\(\\alpha = 0.05\\) statistisch signifikant \u2014 lehnen Sie \\(H_0\\) ab.<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>So verwenden Sie den Rechner<\/h2>\n<ol>\n<li>Geben Sie Ihre <strong>Teststatistik<\/strong> ein (den z-, t-, \u03c7\u00b2- oder F-Wert, den Sie bereits aus Ihren Daten berechnet haben).<\/li>\n<li>W\u00e4hlen Sie die <strong>Verteilung<\/strong>, der die Statistik unter \\(H_0\\) folgt: Standardnormalverteilung (Z), t-Verteilung (Student), Chi-Quadrat (\u03c7\u00b2) oder F-Verteilung.<\/li>\n<li>W\u00e4hlen Sie die <strong>R\u00e4nder<\/strong>, die zu Ihrer Alternativhypothese passen: Zweiseitig (\u2260), Rechtsseitig (&gt;) oder Linksseitig (&lt;).<\/li>\n<li>Bei t oder \u03c7\u00b2 geben Sie die <strong>Freiheitsgrade (df)<\/strong> ein. Bei der F-Verteilung geben Sie sowohl <strong>Z\u00e4hler-DF (df\u2081)<\/strong> als auch <strong>Nenner-DF (df\u2082)<\/strong> ein; diese Felder erscheinen automatisch.<\/li>\n<li>W\u00e4hlen Sie Ihr <strong>Signifikanzniveau (\u03b1)<\/strong> \u2014 0,05, 0,01 oder 0,10 \u2014 damit der Rechner das Fazit des Tests angeben kann.<\/li>\n<li>Lesen Sie den <strong>p-Wert<\/strong>, die <strong>Randwahrscheinlichkeit<\/strong> in Richtung Ihrer Teststatistik sowie die <strong>Details &amp; Fazit<\/strong> ab, wo beide Randwahrscheinlichkeiten und die Entscheidung (Ablehnung bzw. Nicht-Ablehnung) bei \u03b1 aufgef\u00fchrt sind.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Was ist ein p-Wert?<\/h2>\n<p>Der p-Wert beantwortet eine ganz bestimmte Frage: <em>Wenn die Nullhypothese wahr w\u00e4re, wie wahrscheinlich w\u00e4re es dann, eine mindestens so extreme Teststatistik wie die beobachtete zu erhalten?<\/em> Er ist eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 \u2014 nicht die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr oder falsch ist. Ein kleiner p-Wert bedeutet, dass die beobachteten Daten unter \\(H_0\\) \u00fcberraschend w\u00e4ren, was ein Argument gegen die Nullhypothese darstellt.<\/p>\n<p>Forscher vergleichen den p-Wert mit einem vorab festgelegten Signifikanzniveau \\(\\alpha\\), \u00fcblicherweise 0,05. Wenn \\(p \\le \\alpha\\), wird das Ergebnis als statistisch signifikant bezeichnet, und es ist \u00fcblich, \\(H_0\\) abzulehnen. Wenn \\(p &gt; \\alpha\\), k\u00f6nnen Sie \\(H_0\\) nicht ablehnen. Beachten Sie: Die Nullhypothese nicht abzulehnen ist nicht dasselbe wie ihre Best\u00e4tigung \u2014 es bedeutet nur, dass die Daten nicht gen\u00fcgend Anhaltspunkte gegen sie liefern.<\/p>\n<p>Die Anzahl der R\u00e4nder ist entscheidend. Ein <strong>zweiseitiger Test<\/strong> erkennt Abweichungen in beide Richtungen, daher umfasst der p-Wert beide extremen R\u00e4nder. Ein <strong>rechtsseitiger Test<\/strong> wird verwendet, wenn die Alternativhypothese einen gr\u00f6\u00dferen Wert als den Nullwert behauptet (\u00fcblich bei \u03c7\u00b2- und F-Tests, die von Natur aus rechtsseitig sind). Ein <strong>linksseitiger Test<\/strong> kommt zum Zug, wenn die Alternativhypothese einen kleineren Wert behauptet. Die falsche Wahl des Rands kann ein echtes Ergebnis als nicht signifikant erscheinen lassen \u2014 die R\u00e4nder m\u00fcssen also zu der Alternativhypothese passen, die Sie formuliert haben, <em>bevor<\/em> Sie die Daten betrachtet haben.<\/p>\n<p>Zur informellen Einsch\u00e4tzung der Beweiskraft: \\(p &lt; 0.001\\) ist sehr stark, \\(p &lt; 0.01\\) stark, \\(p &lt; 0.05\\) moderat und \\(p &lt; 0.10\\) schwach. Werte \u00fcber 0,10 liefern wenig Anhaltspunkte gegen \\(H_0\\). Es handelt sich um Konventionen, nicht um Schwellen mit magischer Bedeutung.<\/p>\n<h2>Welche Verteilung sollten Sie w\u00e4hlen?<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Standardnormalverteilung (Z)<\/strong> \u2014 Tests bei gro\u00dfen Stichproben zu Mittelwerten und Anteilen, wenn die Populationsvarianz bekannt ist oder die Stichprobe gro\u00df genug f\u00fcr den zentralen Grenzwertsatz ist. Wenn Sie zuerst die Statistik selbst ben\u00f6tigen, nutzen Sie den <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/z-score-rechner\/\">z-Wert-Rechner<\/a>.<\/li>\n<li><strong>t-Verteilung (Student)<\/strong> \u2014 Tests zu Mittelwerten bei kleinen Stichproben oder unbekannter Populationsvarianz; erfordert einen df-Wert, \u00fcblicherweise \\(n - 1\\) oder \\(n_1 + n_2 - 2\\).<\/li>\n<li><strong>Chi-Quadrat (\u03c7\u00b2)<\/strong> \u2014 Anpassungstests und Unabh\u00e4ngigkeitstests bei Kontingenztafeln; die df h\u00e4ngen von der Anzahl der Kategorien bzw. Zellen ab. Diese Tests sind fast immer rechtsseitig.<\/li>\n<li><strong>F-Verteilung<\/strong> \u2014 Varianzanalyse (ANOVA) und Varianzvergleiche; erfordert Z\u00e4hler-DF \\(df_1\\) und Nenner-DF \\(df_2\\). Ebenfalls fast immer rechtsseitig.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn Sie noch nicht in der Testphase sind, decken unser <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/normalverteilung-rechner\/\">Rechner f\u00fcr die Normalverteilung<\/a> und unser <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/konfidenzintervall-rechner\/\">Konfidenzintervall-Rechner<\/a> die verwandten Aufgaben zu Wahrscheinlichkeiten und Sch\u00e4tzungen ab.<\/p>\n<h2>Annahmen, Grenzen und praktische Hinweise<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Der Rechner ben\u00f6tigt eine bereits berechnete Teststatistik.<\/strong> Er berechnet z, t, \u03c7\u00b2 oder F nicht aus Rohdaten \u2014 Sie m\u00fcssen die Statistik aus Ihrem Test angeben. Den Wert finden Sie in Ihrer Statistiksoftware oder in Ihren Vorlesungsunterlagen.<\/li>\n<li><strong>Die Statistik muss unter \\(H_0\\) der gew\u00e4hlten Verteilung folgen.<\/strong> Das setzt voraus, dass die Annahmen des jeweiligen Tests erf\u00fcllt sind: zuf\u00e4llige Stichproben, ungef\u00e4hre Normalverteilung oder gro\u00dfe Stichproben f\u00fcr Z\/t, erwartete Zellh\u00e4ufigkeiten von mindestens 5 bei \u03c7\u00b2 und Varianzhomogenit\u00e4t bei der klassischen ANOVA.<\/li>\n<li><strong>Legen Sie \u03b1 vor dem Test fest.<\/strong> Das Signifikanzniveau nachtr\u00e4glich anhand des p-Werts zu w\u00e4hlen erh\u00f6ht die Fehlalarmrate. Ist Ihr Signifikanzniveau nicht aufgef\u00fchrt, vergleichen Sie den angegebenen p-Wert manuell mit Ihrem \u03b1.<\/li>\n<li><strong>Bei \u03c7\u00b2 und F rechtsseitige Tests verwenden.<\/strong> Diese Statistiken sind nicht-negativ, und ihre Tests sind konventionsgem\u00e4\u00df einseitig; die zweiseitige Option des Rechners verdoppelt den kleineren Rand, was bei diesen Verteilungen selten zu einer realistischen Hypothese passt.<\/li>\n<li><strong>Statistische Signifikanz ist keine praktische Bedeutung.<\/strong> Bei einer ausreichend gro\u00dfen Stichprobe werden auch winzige, bedeutungslose Unterschiede signifikant. Berichten Sie neben dem p-Wert die Effektst\u00e4rke und ein Konfidenzintervall und stellen Sie sicher, dass Ihr Stichprobenumfang sinnvoll geplant wurde \u2014 siehe den <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/de\/statistik\/stichprobengroesse-berechnen\/\">Stichprobenumfang-Rechner<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Sehr kleine p-Werte<\/strong> werden in wissenschaftlicher Notation angezeigt (z. B. 2.1e\u221205, das hei\u00dft \\(2.1 \\times 10^{-5}\\)).<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Geben Sie eine Teststatistik z, t, Chi-Quadrat oder F ein, um den p-Wert f\u00fcr zweiseitige, linksseitige oder rechtsseitige Tests zu ermitteln. 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