Ein Konfidenzintervall ist jener Wertebereich, der den wahren Messwert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit enthält.
Im Rahmen praktisch jeder Untersuchung kann aus einer Grundgesamtheit nur eine Stichprobe betrachtet werden. Ein wichtiger Parameter der beschreibenden Statistik ist dabei der Mittelwert. Dieser ist die beste Annäherung an den wahren Mittelwert der Grundgesamtheit, jedoch stimmen diese beiden Werte nicht zwangsläufig überein. Das Konfidenzintervall gibt nun an, in welchem Bereich (um den Mittelwert der Stichprobe) der wahre Mittelwert (der Grundgesamtheit) mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegt. Häufig findet das 95 % Konfidenzintervall Anwendung, welches entsprechend mit einer 95 %igen Wahrscheinlichkeit den wahren Mittelwert (der Grundgesamtheit) enthält. Je größer die Stichprobe ist, desto genauer kann der daraus bestimmte Mittelwert den wahren Mittelwert abbilden, was mit einem kleineren Konfidenzintervall einhergeht.
Nicht nur durch den p-Wert, sondern auch unter Verwendung von Konfidenzintervallen können Schlüsse auf die statistische Signifikanz gezogen werden: Zwei Mittelwerte unterscheiden sich dann signifikant voneinander, wenn sich die beiden zugehörigen Konfidenzintervalle nicht überschneiden. Wird dagegen eine Differenz zweier Werte betrachtet, so ist diese dann statistisch signifikant, wenn das zugehörige Konfidenzintervall den Wert 0 nicht miteinschließt. Bei einem 95 % Konfidenzintervall entspricht diese Betrachtung einem Signifikanztest auf dem Niveau p < 0,05 (bzw. 1 – 0,95).
Messung der systolischen Blutdruckwerte (in mmHg) vor und nach Beginn einer antihypertensiven Therapie.
| vor | nach | |
| Patient 1 | 150 | 130 |
| Patient 2 | 145 | 120 |
| Patient 3 | 160 | 130 |
| Patient 4 | 150 | 145 |
| Patient 5 | 150 | 120 |
Anlegen von zwei Variablen: 'vor' und 'nach'
Analysieren – Deskriptive Statistiken – Explorative Datenanalyse
Das Ergebnis:
|
95 % Konfidenzintervall |
||
| Untergrenze | Obergrenze | |
| vor | 145,67 | 155,99 |
| nach | 119,86 | 143,48 |
Die beiden Konfidenzintervalle in diesem Beispiel überschneiden einander nicht, das Ergebnis ist daher statistisch signifikant.
Kategorie: Statistik
Letzte Änderung: 18.05.2008