P-Wert im Geldbeutel?

Geraldine Rauch ()
Additional contact information
Geraldine Rauch: Charité – Universitätsmedizin Berlin, Institut für Biometrie und Klinische Epidemiologie

Chapter Kapitel 10 in Zeig mir Health Data Science!, 2021, pp 117-125 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Der p-Wert spielt in den Datenwissenschaften eine entscheidende Rolle. Eine Vielzahl von AutorInnen hat sich in den letzten Jahrzehnten zum p-Wert geäußert, sowohl aus didaktischer als auch aus wissenschaftlicher Perspektive, zum Beispiel Sullivan und Fein (2012), Victor et al. (2010), Goodman (2008), Bender und Lange (2007) oder Hung et al. (1997). Er wird von manchen geliebt, von manchen verachtet und von sehr vielen missverstanden. Egal zu welchem Lager Sie sich zählen, es ist gut wenn Ihre Studierenden wissen, was der p-Wert wirklich ist. Den p-Wert zu unterrichten ist eine Herausforderung, weil das Konzept nicht ganz einfach ist. Dazu kommt, dass für die allermeisten statistischen Tests der p-Wert nicht per Hand berechenbar ist. Das macht es schwierig, für den Lernenden den p-Wert „zu erfahren“. In diesem Artikel wird eine kleine Simulationsstudie vorgeschlagen, wie der p-Wert anschaulich vermittelt werden kann. Eingeführt wird dabei der p-Wert des einseitigen Binomialtests. Das Experiment zielt eher darauf ab, ein allgemeines Verständnis für den p-Wert zu entwickeln, als den Binomialtest im Speziellen zu verstehen. Die vorgestellte Unterrichtseinheit, die wir im Folgenden als „p-Wert im Geldbeutel“ betiteln werden, ist dabei sowohl in kleinen Gruppen als auch in sehr großen Gruppen anwendbar. Die Durchführung der Studie benötigt wenig Vorbereitung und ebenfalls relativ wenig Vorwissen der Studierenden. Also – auf geht’s: Genieren auch Sie Ihren eigenen p-Wert!

Date: 2021
References: Add references at CitEc
Citations:

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-662-62193-6_10

Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783662621936

DOI: 10.1007/978-3-662-62193-6_10

Access Statistics for this chapter

More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().