Statistische Signifikanz ist ein Begriff, der in vielen Forschungsbereichen verwendet wird, darunter Marketing, Ingenieurwesen und Wirtschaftswissenschaften. Dieses Konzept impliziert, ob ein beobachteter Unterschied zwischen zwei oder mehr Datenpunkten sicher aus der zugrunde liegenden Grundgesamtheit und nicht aus dem Zufall abgeleitet werden kann.
Bei der Bestimmung der statistischen Signifikanz verwenden Forscher in der Regel entweder den p-Wert oder Konfidenzintervalle, um zu bewerten, wie zuverlässig ihre Ergebnisse sind. Einfach ausgedrückt: Wenn ein signifikanter p-Wert (oder ein schmales Konfidenzintervall) für einen Datensatz im Vergleich zu einem anderen bestimmt wird, besteht eine gute Chance, dass alle beobachteten Unterschiede zwischen den beiden Datensätzen nicht auf zufällige Zufälle zurückzuführen sind, sondern auf etwas Bedeutsames innerhalb der untersuchten Population.
Beispiel: Nehmen wir an, Sie testen verschiedene Werbeansätze auf Ihrer Website und möchten messen, welcher Ansatz eine höhere Effektivität bei der Kundenbindung hat (Klickrate). In diesem Fall würden Sie Ihre Kontrollgruppe mit jeder Variante einzeln vergleichen und feststellen, ob der Unterschied in den Klickraten statistisch signifikant war. Wenn er als solcher bestimmt wurde, bedeutet dies wahrscheinlich, dass sich die Variation auf die Kundenbindung ausgewirkt hat — obwohl weitere Untersuchungen erforderlich sind, um Schlussfolgerungen zu ziehen.
