Wie unterscheidet man zwischen einem Placebo und einer aktiven Behandlung?

1 Die Nullhypothese und die Alternativhypothese

Der erste Schritt besteht darin, zwei Hypothesen zu formulieren: die Nullhypothese und die Alternativhypothese. Die Nullhypothese ist die Annahme, dass es keinen Unterschied zwischen dem Placebo und der aktiven Behandlung gibt und jeder beobachtete Unterschied auf zufällige Variationen zurückzuführen ist. Die alternative Hypothese ist das Gegenteil, dass es einen Unterschied zwischen dem Placebo und der aktiven Behandlung gibt, und der Unterschied ist nicht auf Zufall zurückzuführen. Wenn Sie zum Beispiel ein neues Schmerzmittel testen, wäre die Nullhypothese, dass das Schmerzmittel keine Wirkung auf die Schmerzlinderung hat, und die alternative Hypothese wäre, dass das Schmerzmittel die Schmerzen lindert.

2 Der p-Wert und das Signifikanzniveau

Der nächste Schritt besteht darin, den p-Wert zu berechnen, d. h. die Wahrscheinlichkeit, einen Unterschied zwischen dem Placebo und der aktiven Behandlung als extrem oder extremer als den beobachteten zu beobachten, unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist. Je kleiner der p-Wert, desto unwahrscheinlicher ist es, dass die Differenz auf Zufall zurückzuführen ist, und desto wahrscheinlicher ist es, dass die Alternativhypothese wahr ist. Um zu entscheiden, ob Sie die Nullhypothese ablehnen oder akzeptieren möchten, müssen Sie den p-Wert mit einem Signifikanzniveau vergleichen, bei dem es sich um einen Schwellenwert handelt, den Sie vor der Durchführung des Tests festlegen. Das Signifikanzniveau liegt in der Regel bei 0,05, was bedeutet, dass Sie bereit sind, eine Wahrscheinlichkeit von 5 % zu akzeptieren, eine falsche Entscheidung zu treffen. Wenn der p-Wert kleiner oder gleich dem Signifikanzniveau ist, lehnen Sie die Nullhypothese ab und schließen daraus, dass es einen Unterschied zwischen dem Placebo und der aktiven Behandlung gibt. Wenn der p-Wert größer als das Signifikanzniveau ist, können Sie die Nullhypothese nicht ablehnen und schlussfolgern, dass es keine Hinweise auf einen Unterschied gibt.

3 Das Konfidenzintervall und die Effektstärke

Eine weitere Möglichkeit, zwischen einem Placebo und einer aktiven Behandlung zu unterscheiden, besteht darin, ein Konfidenzintervall und eine Effektstärke zu verwenden. Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, der die tatsächliche Differenz zwischen dem Placebo und der aktiven Behandlung mit einem bestimmten Konfidenzniveau, in der Regel 95 %, enthält. Wenn das Konfidenzintervall nicht Null enthält, bedeutet dies, dass die Differenz statistisch signifikant ist. Eine Effektgröße ist ein Maß dafür, wie groß oder aussagekräftig die Differenz ist, unabhängig von der Stichprobengröße. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Effektstärke zu berechnen, z. B. Cohens d, das die Differenz zwischen den Mittelwerten dividiert durch die gepoolte Standardabweichung ist. Eine größere Effektstärke deutet auf eine stärkere Wirkung der aktiven Behandlung hin.

4 Die Trennschärfe und der Stichprobenumfang

Der letzte Schritt besteht darin, die Trennschärfe und den Stichprobenumfang Ihres Tests zu berücksichtigen. Die Trennschärfe ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese zurückgewiesen wird, wenn sie falsch ist, oder dass eine Differenz gefunden wird, wenn eine vorhanden ist. Die Stichprobengröße ist die Anzahl der Teilnehmer oder Beobachtungen in Ihrem Test. Die Trennschärfe und der Stichprobenumfang hängen zusammen: Je größer der Stichprobenumfang, desto höher die Trennschärfe und umgekehrt. Eine geringe Leistung bedeutet, dass Sie eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, einen echten Unterschied zu verpassen oder einen Fehler vom Typ II zu machen. Eine hohe Leistung bedeutet, dass Sie eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, einen echten Unterschied zu erkennen oder einen Fehler vom Typ II zu vermeiden. Sie können eine Trennschärfeanalyse verwenden, um den optimalen Stichprobenumfang für Ihren Test zu bestimmen, basierend auf der erwarteten Effektgröße, dem Signifikanzniveau und der Trennschärfe.

5 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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