von INSPIRATION: „Der Unterschied ist signifikant“, sprach der Marketingleiter und plädierte für die Anhebung des Preises. Die Marketingstudie hatte ergeben, dass die Kunden bei der neuen Verpackung mehr bezahlen würden. Überzeugend?
Ein Tipp aus dem Harvard Business Manager (Statistische Signifikanz): Wenn Sie so etwas hören, sollten Sie mal nach der statistischen Signifikanz fragen. Also zum Beispiel: „Auf welchem Signifikanz-Niveau denn?“ Oder: „Wie hoch ist denn der P-Wert?“ Ich bin kein Statistiker und kann mich nur noch dunkel an das erinneren, was uns im Psychologie-Studium vermittelt wurde. Aber soviel habe ich verstanden: „Statistisch signifikant“ ist für sich genommen keine wirklich relevante Aussage.
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Ich versuche es mal mit meinen Worten: Wenn ich eine Hypothese überprüfen will, dann sollte ich vorher festlegen, wann ich ein Ergebnis als bedeutsam für meine weiteren Entscheidungen ansehe. An einem Beispiel: Ich befrage 50 Menschen, wie viel sie bereit wären, für mein Produkt zu bezahlen, wenn es eine neue Verpackung erhält. Dann ermittle ich den Durchschnitt und vergleiche diesen mit dem Preis, den sie bereit sind, für das Produkt in der alten Verpackung zu entrichten. Vorher überlege ich mir, dass der Unterschied mit einem Wert von unter 5% signifikant sein soll, damit ich mit der Empfehlung zum Vorstand laufe. Alles klar?
Dazu sollte man Folgendes wissen (noch mal mit meinen Worten, ich hoffe, dabei kräuseln sich den Statistikern nicht die Nackenhaare): Je kleiner der Wert ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied der Zahlen KEIN Zufall ist. Anders ausgedrückt: Bei einem Wert von kleiner 5% darf man annehmen, dass der Unterschied NICHT ZUFÄLLIG ist, bei einem Wert unter 1% darf man da noch sicherer sein, bei einem Wert von kleiner 0,1% sehr sicher.
Was diesen Wert beeinflusst, erklären die Autoren im HBM (auch da klingelt etwas im Langzeitgedächtnis): Zum einen die Größe der Stichprobe – ist ja klar, wenn ich nur 10 Leute befrage, dann kann ich zufällig große Liebhaber meines Produktes erwischt haben. Zum anderen von der Verteilung des „Merkmals“ bzw. der Streuung. Soll heißen: Wenn die Aussagen der Befragte sehr stark streuen – also einige darunter sind, die viel mehr bezahlen würden und andere, die sehr wenig bezahlen würden, dann sagt ein größerer Unterschied in den Ergebnisse auch nicht so viel aus, weil ich ja vielleicht viele der potenziellen Viel-Zahler erwischt habe.
Und warum sollten Manager sich mit so etwas auskennen? Weil wir ja oft mit der Aussage konfrontiert werden: „Das ist ein signifikanter Unterschied!“ Im Sinne von: Das ist ein deutlicher Unterschied. Oder besser „ein bedeutsamer“. Ohne dass auch nur annähernd statistisch zu belegen, sondern rein wertend. Hört sich ja auch gut an: „Oho, bei so einem Unterschied müssen wir einfach handeln.“
Also fragen Sie beim nächsten Mal, wenn Ihnen jemand mit dem Begriff „signifikant“ kommt, ruhig mal nach, wie das mit der Statistik aussieht. Aber Achtung: Selbst wenn der andere Ihnen dann sogar konkrete Signifikanzwerte nennen kann, dann heißt das lediglich: Der Unterschied ist NICHT ZUFÄLLIG, es gibt da etwas jenseits des Zufalls, das diesen Unterschied ausmacht. Was das genau ist, darüber sagt Ihnen keine Statistik etwas. Es gilt dann genau nachzufragen, wie der andere seine Daten erhoben hat, wie die Versuchsanordnung war bzw. wie die Umfragewerte genau zustande gekommen sind. Wichtiger noch als statistische Signifikanz ist es, saubere Daten zu erheben. Und da gilt es vermutlich, besonders sorgfältig hinzuschauen…
