Statistische Signifikanz, verständlich erklärt: Leitfaden mit praktischen Beispielen
Hier erfahren Sie die Grundlagen der statistischen Signifikanz. Wie wird sie definiert? Welche Formel gibt es und wie sehen konkrete Beispiele aus? Auf all das gehen wir in diesem Artikel ein, damit Sie Ihre Daten besser analysieren und fundiertere Entscheidungen treffen können.
Die Studie ist abgeschlossen. Und nun? Ganz konkret muss nun nachgewiesen werden, ob die gewonnenen Daten statistische Signifikanz haben. Aber was heißt das? Und wie können Unternehmen mithilfe statistischer Signifikanz ihre Datenanalyse optimieren?
In diesem Artikel werden wir statistische Signifikanz definieren und anhand von Beispielen zeigen, wie Sie diese nachweisen und die Signifikanz Ihrer Daten erhöhen.
Was ist statistische Signifikanz?
Statistische Signifikanz ist die Sicherheit, dass ein Ergebnis sich aus einem bestimmten Grunde zeigt und nicht nur aus Zufall. Ist ein Ergebnis, das aus den gewonnenen Daten erzielt wird, statistisch signifikant, bedeutet dies, dass mit hoher Wahrscheinlichkeit ein bestimmter Faktor oder Umstand zu diesem Ergebnis geführt hat. Umgekehrt bedeutet eine niedrige statistische Signifikanz, dass das Ergebnis wahrscheinlich zufällig entstanden ist.
Angenommen, eine Marktforscherin vergleicht zwei Werbeslogans miteinander. Daher wird Slogan A 200 Menschen gezeigt, und Slogan B ebenfalls 200 Menschen. Während sich 55 % an Slogan A erinnern, ist Slogan B nur bei 45 % der Befragten in Erinnerung geblieben. Die Marktforscherin möchte nun ermitteln, ob der Unterschied von Bedeutung ist, und setzt einen statistischen Test ein. Dies ist eine mathematische Methode zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit, mit der diese Ergebnisse auf Zufall beruhen.
Wenn der Test zeigt, dass der Unterschied statistisch signifikant ist, dann ist die Differenz von 10 % dadurch begründet, dass Slogan A in der Tat besser in Erinnerung bleibt, und die Differenz stellt keine zufällige Schwankung dar. Auf Grundlage der nachgewiesenen statistischen Signifikanz wählt das Unternehmen dann für seine Kampagne den Slogan aus, der sich als effektiver erwiesen hat.
Statistische Signifikanz und statistischer Unterschied. Was ist was?
Statistischer Unterschied und statistische Signifikanz sind verwandte, aber doch klar voneinander zu unterscheidende Konzepte. Ein statistischer Unterschied bezieht sich auf einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen zwei Datensätzen.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen möchte seine unzufriedenen Kundinnen und Kunden befragen. Es konnte bei der Anzahl der Frauen, die das Produkt nicht mochten, im Vergleich zur Anzahl der Männer, denen das Produkt nicht gefallen hat, kein statistisch signifikanter Unterschied festgestellt werden. Ein statistisch signifikanter Unterschied würde bedeuten, dass der Unterschied zwischen den beiden Gruppen so groß ist, dass er nicht willkürlich oder durch Zufall entstanden sein kann.
Während alle statistisch signifikanten Ergebnisse einen statistischen Unterschied zeigen, sind nicht alle statistischen Unterschiede auch statistisch signifikant. Daher ist es wichtig, zu ermitteln, ob die beobachtete Differenz von Bedeutung ist oder nur ein Datenrauschen darstellt.
Statistische Signifikanz, Fehlerspanne und Konfidenzniveau. Was ist was?
Es gibt drei Hauptbegriffe, die oftmals verwechselt werden, wenn es um statistische Analysen geht. Schauen wir uns nun die einzelnen Begriffe und die Unterschiede zwischen ihnen an:
- Statistische Signifikanz: Die Wahrscheinlichkeit, dass etwas aufgrund gewichtiger Faktoren passiert und nicht durch Zufall bedingt.
- Fehlerspanne: Der Fehlerbereich in Ihren Umfrageergebnissen, der durch Zufälligkeit verursacht wird. Er ist das Maß, in dem eine Abweichung vom Ziel noch akzeptabel ist.
- Konfidenzniveau: Spiegelt wider, wie sicher Sie sind, dass Ihre Daten exakt sind und die Gedanken und Meinungen Ihrer Stammkundschaft wiedergeben.
Alle drei Konzepte haben ihren Platz in der statistischen Auswertung. Fehlerspanne und Konfidenzniveau arbeiten Hand in Hand, um die Genauigkeit der Ergebnisse darzustellen. Die statistische Signifikanz zeigt, ob die Ergebnisse belastbar sind oder rein zufällig entstanden sind.
So berechnen Sie die statistische Signifikanz
Wenn Sie die statistische Signifikanz schnell berechnen möchten, hilft Ihnen der statistische Signifikanzrechner von SurveyMonkey.
Alternativ können Sie die statistische Signifikanz auch manuell ausrechnen. Hier die einzelnen Schritte:
- Entscheiden Sie, was getestet werden soll: Identifizieren Sie das Ziel oder die Kennzahl, das oder die berechnet werden soll, und legen Sie fest, welche Daten dafür erfasst werden müssen.
- Formulieren Sie Ihre Hypothese: Umreißen Sie das erwartete Ergebnis der Studie. Sie könnten eine Nullhypothese formulieren wie „Es gibt unter dem Gesichtspunkt der Interaktion keinen Unterschied zwischen diesen beiden E-Mail-Kampagnen“ oder eine Hypothese wie „E-Mail-Kampagne A hat eine höhere Interaktionsrate als Kampagne B“.
- Erfassen Sie Daten: Nutzen Sie Umfragen, um die Daten für das gewählte Thema zusammenzutragen. Je größer der Datensatz, desto höher der Konfidenzgrad der Endergebnisse.
- Berechnen Sie die erwarteten Ergebnisse: Führen Sie auf Grundlage Ihrer Anfangshypothese mit den erwarteten Zahlen eine Berechnung durch, um einen Vergleichswert zu erhalten.
- Vergleichen Sie die erwarteten Ergebnisse mit den tatsächlichen Ergebnissen: Sobald Sie eine große Datenmenge erfasst haben, können Sie die tatsächlichen Ergebnisse berechnen. So erkennen Sie, ob und in welchem Maße diese voneinander abweichen.
- Bestimmen Sie die Gesamtsumme: Ermitteln Sie mit einem statistischen Analysetest die Wahrscheinlichkeit, mit der Sie Ihre Ergebnisse erhalten. Diesen Wert benötigen Sie für die spätere Berechnung der statistischen Signifikanz Ihrer Daten, für die Sie die weiter unten genannte Formel einsetzen.
- Stellen Sie die Ergebnisse dar: Präsentieren Sie Ihrer Organisation anhand Ihrer Beobachtungen und des Konfidenzniveaus in Bezug auf die Genauigkeit der Daten in einem abschließenden Schritt die Ergebnisse. Indem Sie aus den Daten eine Geschichte kreieren, können Sie den Stakeholdern die Wichtigkeit Ihrer Studie verständlicher machen und Ihre gewünschten Maßnahmen und finanziellen Mittel rechtfertigen.
Formel zur Berechnung der statistischen Signifikanz
Setzen Sie zur manuellen Berechnung der statistischen Signifikanz die unten stehende Formel ein. Anhand dieser Berechnung ermitteln Sie, ob ein ggf. vorhandener Unterschied zwischen zwei Datensätzen durch verschiedene Faktoren verursacht wurde oder rein zufällig ist.
Die Formel zur Berechnung der statistischen Signifikanz lautet:
- χ2=Σ(E(O−E)2)
Für die Gleichung gilt:
- Σ (Sigma) = Summe aller Ausdrücke.
- O = Die in den erfassten Daten beobachteten Werte
- E = Die erwarteten Werte, die Sie beim Skizzieren der Studie festgelegt haben
Indem Sie diese Daten in die Formel für die statistische Signifikanz eingeben, können Sie definitiv ermitteln, ob Ihre Daten statistisch signifikant sind oder nicht.
So interpretieren Sie die statistische Signifikanz für Ihre Umfrageergebnisse
Nun, da wir wissen, wie die statistische Signifikanz berechnet wird, ist es an der Zeit zu klären, warum sie wichtig ist.
Im Folgenden haben wir einige Beispiele aufgeführt, die die statistische Signifikanz verdeutlichen:
- Beispiel Marketing: Unternehmen können Marketing-Umfragen einsetzen, um das Kundeninteresse in Bezug auf ein neues Produkt oder Feature zu ermitteln. Wenn sich 85 % der Befragten für die Implementierung eines neuen Features aussprechen, dann haben Sie einen hohen Konfidenzgrad und wenig Zweifel an der statistischen Signifikanz.
- Beispiel A/B-Test: A/B-Tests ermöglichen es Marketing-Teams zu ermitteln, welcher ihrer beiden Ansätze der effektivere ist. So könnten Teams mit einem A/B-Test beispielsweise nachweisen, dass eine bestimmte Landing Page mehr Interaktionen mit Interessierten nach sich zieht als eine andere. Das Beispiel des A/B-Test-Rechners zeigt dies, wobei für bestimmte Varianten der Interaktionsgrad über der Mindestgrenze für statistische Signifikanz liegt.
Beispiel Marktanalyse für Investoren: SurveyMonkey hat durch die Zusammenarbeit mit Investment-Fachteams Investoren dabei unterstützt, die Stimmung am Finanzmarkt besser zu verstehen. Indem Sie die statistische Signifikanz Ihrer Studie belegen, können auch Sie zeigen, wie die Stimmung sich auf den Markt auswirkt. Dies gilt insbesondere im Hinblick darauf, welche Marktentwicklung die Menschen erwarten.
Setzen Sie die statistische Signifikanz des Tests in Kontext
Denken Sie daran, dass die statistische Signifikanz allein nicht als Nachweis dafür reicht, ob Ihre Ergebnisse belastbar sind und wie sehr Sie auf die Genauigkeit der Ergebnisse vertrauen können. Dafür müssen Sie die Daten noch weiter untersuchen. Denn angenommen, Ihre Stichprobe würde nur 10 Menschen umfassen, dann könnte sogar die belegte statistische Signifikanz nicht die Exaktheit und die Aussagekraft Ihrer Daten nachweisen.
Abhängig von der Fehlerspanne und dem Konfidenzniveau könnten die Ergebnisse noch mehr Facetten haben. Möchten Sie eine effektive statistische Auswertung, dann nutzen Sie SurveyMonkey, um blitzschnell die statistische Signifikanz zu ermitteln und die Aussagekraft Ihrer Daten zu berechnen.
Tipps für eine höhere statistische Signifikanz
Das Erzeugen von Daten mit statistischer Signifikanz geschieht ironischerweise nicht zufällig. Um eine bessere Datenqualität zu erzielen und die Möglichkeit einer höheren statistischen Signifikanz zu schaffen, liegt es vielmehr an Ihnen, verschiedene Strategien anzuwenden.
Optimieren Sie die Qualität Ihrer Befragungsergebnisse
Durch Datenbereinigung vor der Analyse werden Ausreißer entfernt, Anomalien minimiert und das Konfidenzniveau Ihrer Daten erhöht.
So können Sie die Qualität Ihrer Umfragebeantwortungen steigern:
- Setzen Sie Machine Learning (ML) ein: ML-Tools wie die Beantwortungsqualität scannen die offenen und geschlossenen Fragen und kennzeichnen alle Beantwortungen von mutmaßlich schlechter Qualität.
- Binden Sie Screeningfragen ein: Einige wenige Screeningfragen, die zu Anfang der Befragung gestellt werden, gewährleisten, dass nur die für Ihre Erhebung relevanten Menschen diese ausfüllen.
- Beseitigen Sie Anomalien: In jedem Datensatz sind Ausreißer zu finden. In der Regel sollten Sie diese Anomalien entfernen, da sie ein Zeichen für Fehler oder Ineffektivität bei der Beantwortung, Dateneingabe oder Erfassung der Daten sein können.
Erhalten Sie Umfragebeantwortungen von Ihrem Zielmarkt
Die statistische Signifikanz können Sie auch dadurch erhöhen, indem Sie die höchstmögliche Qualität der Daten sicherstellen. Antworten von Menschen, die das Thema der Studie nicht verstanden haben oder keine ehrliche Rückmeldung zu Ihren Fragen geben, verzerren die Ergebnisse und ziehen eine geringere statistische Signifikanz nach sich.
Senden Sie Ihre Befragung daher nur an die richtigen Zielgruppensegmente. Achten Sie beim Testen eines neues Produkts darauf, nur die Menschen zu befragen, die schon Erfahrung mit dem Produkt haben. Segmentieren Sie möglichst Ihre Zielgruppe und senden Sie Ihre Erhebung nur an diese eindeutigen Segmente.
Falls Sie aktuell nicht eine ausreichend große Zielgruppe erreichen können, um die nötige Genauigkeit und Konfidenz der Daten zu gewährleisten, dann nutzen Sie SurveyMonkey Audience. Über Audience stehen Ihnen weltweit Millionen verifizierter Nutzer und Nutzerinnen zur Verfügung, so dass Sie umgehend Feedback von genau dem Zielgruppensegment erhalten, das Sie benötigen.
Wenden Sie die bewährten Umfrage-Methoden an, um optimale Ergebnisse zu erzielen
Ihre Datenanalyse kann immer nur so gut sein, wie die Daten, die Sie erfasst haben. Damit Sie hochwertige Daten erhalten, müssen Sie die richtigen Fragen stellen.
Hier haben wir für Sie einige wichtige Strategien zusammengetragen, die Sie beim Erstellen von Umfragen unterstützen:
- Gutes Umfragedesign: Schon kleine Extras wie die Gesamtzahl der Fragen führt zu höheren Abschlussquoten und gewährleistet, dass die Menschen nicht gelangweilt durch die Erhebung rasen.
- Kurze, prägnante Fragen: Vermeiden Sie jegliche Interpretationsmöglichkeit. Mehrdeutigkeit kann auftreten, wenn die Fragen zu wortreich formuliert oder insgesamt zu lang sind. Dies kann bei den Lesern und Leserinnen zu Missverständnissen führen und die Qualität der Antworten mindern.
- Vorformulierte Muster: Durch Umfragevorlagen können Sie professionelle Befragungen erstellen, mit denen Sie leicht die gewünschte Datenqualität erzielen.
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Erkennen Sie dank SurveyMonkey aussagekräftige Ergebnisse
Damit Sie zum Kern Ihrer Daten vorstoßen können, müssen Sie diese statistisch auswerten. Die Berechnung der statistischen Signifikanz ist ein wichtiger Pfeiler hierfür und hilft Ihnen auf Ihrem Weg zu belastbaren Ergebnissen. Vor allem, wenn es um die Erfassung von Daten geht, die Geschäftsentscheidungen maßgeblich beeinflussen könnten, sollten Sie Ihrer Sache sicher sein.
Mit SurveyMonkey haben Unternehmen und Organisationen Zugang zu erstklassigen Tools und von Profis entwickelten Vorlagen. Darüber hinaus können Sie auf weitere Lösungen und ein leistungsstarkes Umfragepanel zugreifen, das Ihnen die zuverlässigen und hochwertigen Daten liefert, die Sie benötigen.
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