Konfidenz- oder Vertrauensintervall

In einer Studie wird durch Überprüfung einer vorab formulierten Nullhypothese (besagt z. B.: es gibt keinen Effekt/Unterschied/Zusammenhang) festgestellt, ob Ergebnisdaten aus einer Stichprobe statistisch signifikant sind oder ob das Ergebnis auch zufällig auftreten könnte. Dafür gilt p (probability) als entscheidender statistischer Kennwert. Je kleiner der p -Wert, desto unwahrscheinlicher ist das zufallsbedingte Ergebnis unter der Nullhypothese. Ist der p- Wert kleiner als das festgelegte Signifikanzniveau (i. d. R.: 0.05 bzw. 5 % oder 0.01 bzw. 1 %), wird die Nullhypothese verworfen und die Alternativhypothese angenommen. Fazit Anhand der Ergebnisse einer Stichprobe steht kein sicheres Wissen über die Grundgesamtheit zur Verfügung; daher empfiehlt es sich, ein Intervall anzugeben. Das statistische Maß „Konfidenzintervall“ ist ein Wertebereich, welches den „wahren“ Wert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (Konfidenz: 90, 95, 99 %) enthält, das meint den Wert der Grundgesamtheit, basierend auf den Ergebnissen dieser Stichprobe. Während Signifikanztests nur eine „Ja“ vs. „Nein“-Entscheidung ermöglichen, geben Konfidenzintervalle reichhaltigere Information über einen Parameter und dessen Unsicherheit als Bereich. Beide statistische Konzepte haben ihre Berechtigung. Publication History Article published online: 03 March 2026 © 2026. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany