# p-Wert

Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit an, Daten zu beobachten, die mindestens so extrem sind wie die tatsächlich erhobenen, sofern die Nullhypothese und alle weiteren Modellannahmen zutreffen. Er wird aus einer Teststatistik abgeleitet und liegt zwischen 0 und 1. Die Schwelle von 0,05 geht auf Fisher zurück und besitzt keinen besonderen mathematischen Status. Die American Statistical Association veröffentlichte 2016 erstmals in ihrer Geschichte eine offizielle Stellungnahme dazu und formulierte sechs Grundsätze. Darunter: Ein p-Wert misst weder die Wahrscheinlichkeit, dass eine Hypothese zutrifft, noch die Größe oder Bedeutung eines Effekts. Wissenschaftliche Schlussfolgerungen sollten nicht davon abhängen, ob ein Wert eine Schwelle unterschreitet. Die typischen Fehldeutungen sind gut dokumentiert. Ein Wert von 0,03 bedeutet nicht, dass der Befund mit 3 % Wahrscheinlichkeit zufällig ist. Ein Wert über 0,05 belegt nicht, dass kein Effekt existiert; fehlender Nachweis ist kein Nachweis des Fehlens. Zwei Studien beiderseits von 0,05 widersprechen einander nicht, wenn sich ihre Konfidenzintervalle weitgehend überlappen. Praktisch am folgenreichsten ist die selektive Auswertung. Wer viele Zielgrößen, Subgruppen oder Trennwerte prüft, bis einer die Schwelle unterschreitet, treibt die Falsch-positiv-Rate weit über 5 %. Ernährungs- und Longevitätsstudien mit Dutzenden Biomarkern sind besonders anfällig. Deshalb zählen präregistrierte primäre Endpunkte.

## Quellen

- Wasserstein RL, Lazar NA. (2016). The ASA statement on p-values: context, process, and purpose. The American Statistician. https://doi.org/10.1080/00031305.2016.1154108
- Greenland S, Senn SJ, Rothman KJ, et al.. (2016). Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. European Journal of Epidemiology. https://doi.org/10.1007/s10654-016-0149-3
- Altman DG, Bland JM. (1995). Statistics notes: Absence of evidence is not evidence of absence. BMJ. https://doi.org/10.1136/bmj.311.7003.485
- Gigerenzer G. (2004). Mindless statistics. The Journal of Socio-Economics. https://doi.org/10.1016/j.socec.2004.09.033

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_Kanonisch: https://longevity-germany.com/de/glossary/p-value · Teil von Longevity Cities · Aktualisiert 2026-08-25_