Signifikanz

Der Ausdruck Signifikanz stammt aus der statistisch mathematischen Theorie. Eine statistische Signifikanz drückt aus, inwiefern sich statistische Ergebnisse aus einer Stichprobe auf die Gesamtheit übertragen und somit verallgemeinern lassen. Die Bezeichnung Signifikanz steht also für die Bedeutsamkeit eines Untersuchungsergebnisses. Das Ergebnis einer Stichprobe ist signifikant, wenn es mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit nicht auf einem reinen Zufall beruht. Die Marktforschung nutzt statistische Daten, welche in der Regel von einer 95-prozentigen Wahrscheinlichkeit ausgehen. Das bedeutet, das sogenannte Signifikanzniveau beträgt 95 Prozent. In anderen Worten, ein statistisches Ergebnis hat dann Signifikanz, wenn es mit 95-prozentiger Wahrscheinlichkeit nicht auf Zufall basiert.

Signifikanztest

Statistische Signifikanztests beruhen auf einer modellhaften Wahrscheinlichkeitsverteilung des zu prüfenden Merkmals im Datenmaterial und des zu testenden Parameters. Das bedeutet, dass die Marktforscher zunächst eine zu prüfende Vermutung als These formulieren und damit den Test konkretisieren. Ein Beispiel für eine derartige These wäre etwa die Annahme, dass der akzeptierte Durchschnittspreis in Segment A höher als der entsprechende Durchschnittswert im Segment B. Um die Signifikanz dieser Hypothese zu überprüfen, gibt es ebenfalls eine Gegen- oder Alternativhypothese in diesem Test zum Vergleichen der Ergebnisse. Diese Kombination von These und Gegenthese nennt man auch Nullhypothese.

Signifikanz und Nullhypothese

Die Nullhypothese des oben genannten Beispiels wäre, dass die zu erwartende Preisbereitschaft in Segment A maximal so hoch ist wie jene in Segment B. Anschließend kommen statistische Testverfahren unter Annahme einer statistischen Normalverteilung zur Anwendung. Beispielsweise durch Zufallsstichproben testen die Forscher, ob sich die ursprüngliche These belegen lässt oder nicht. Wesentlich dabei ist ein noch akzeptiertes Signifikanzniveau, also bis zu welcher Signifikanz und somit akzeptierter Irrtumswahrscheinlichkeit die These als belegt gelten kann.

Wenn die Forscher das Signifikanzniveau von 95 Prozent annehmen, liegt die akzeptierte Irrtumswahrscheinlichkeit eines Tests bei 5 Prozent. Zu beachten ist, dass der Signifikanzwert die Qualität des Testverfahrens ausdrückt und nicht die Richtigkeit der These selbst. Die ursprüngliche These kann richtig sein oder eben nicht. Die Signifikanz sagt aus, dass der verwendete Test, basierend auf einer zufälligen Stichprobe, mit 95-prozentiger Wahrscheinlichkeit zu einer wahren Aussage führen wird. In anderen Worten, die Signifikanz bezeichnet die statistische Bedeutsamkeit einer These, sagt jedoch nichts über die theoretische und inhaltliche Bedeutsamkeit eines Befundes aus.