Zahl der Woche: 96 Prozent sind signifikant

Ein p-Wert kleiner als 0,05 in Studien sagt aus, dass es sich in weniger als 5 Prozent aller Fälle um Zufallsergebnisse handelt. Je niedriger ein p-Wert ausfällt, umso wahrscheinlicher ist es, dass es tatsächlich einen Unterschied zwischen beispielsweise einem neuen Arzneistoff und der Placebo-Gabe gibt. Prof. Dr. John P. A. Ioannidis von der Stanford University in Kalifornien analysierte rund 50 Millionen wissenschaftliche Veröffentlichungen und fand heraus, dass 96 Prozent aller Studien über ein signifikantes Ergebnis berichten. Doch statistische Signifikanz bedeutet noch längst keine klinische Relevanz. Dazu kommt, dass vermeintlich unbrauchbare Daten ohne signifikante Zusammenhänge häufig gar nicht veröffentlicht werden. Ioannidis plädiert dafür, als Schwellenwert p kleiner als 0,005 zu definieren. Das sieht Diplomstatistiker Dr. Andreas Beyerlein vom Helmholtz Zentrum in München kritisch: „Bei klinischen Studien und Tierversuchen müssten [...] weitaus mehr Probanden oder Patienten bzw. Versuchstiere aufgenommen werden, um dieses Signifikanz­niveau zu erreichen.“ Dies könnte dazu führen, dass Untersuchungen teurer oder ethisch nicht zu vertreten wären. Er möchte vielmehr in Fachkreisen und in der Bevölkerung das Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeiten verbessern. Auch Ioannidis mahnt, Entscheidungen dürften nicht allein von p-Werten abhängig sein.