Hypothesentests
Formales statistisches Verfahren zur Überprüfung von Annahmen über Populationen anhand von Stichproben. Es definiert Null- und Alternativhypothesen, Prüfgrößen und Fehlerwahrscheinlichkeiten.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungGeschäftlich
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlinterpretation führt zu falschen Geschäftsentscheidungen.
- Unterdimensionierte Studien liefern unzuverlässige Ergebnisse.
- Unangemessene Mehrfachtest-Korrekturen erhöhen Fehlerwahrscheinlichkeiten.
- Analysen vorab dokumentieren und peeking vermeiden.
- Bericht sowohl p‑Werte als auch Effektgrößen und Konfidenzintervalle.
- Mehrfachtests korrekt anpassen und Sensitivitätsanalysen durchführen.
I/O & Ressourcen
- Rohdaten oder aggregierte Stichprobendaten
- Hypothesen (Null- und Alternativannahme)
- Signifikanzniveau und Prüfplan
- Testentscheidung und p‑Wert
- Konfidenzintervalle und Effektgrößenschätzungen
- Empfehlungen für weitere Maßnahmen
Beschreibung
Hypothesentests sind ein statistisches Verfahren zur Bewertung von Annahmen über Populationen anhand von Stichproben. Sie formalisieren Entscheidungen durch Festlegung von Null- und Alternativhypothesen, Prüfgrößen und Fehlerwahrscheinlichkeiten. In Wissenschaft, Produktexperimenten und Qualitätskontrolle sind Versuchsplanung, Stichprobengröße und Interpretation entscheidend, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.
✔Vorteile
- Strukturierte Entscheidungsgrundlage statt introspektiver Beurteilung.
- Quantifizierbare Fehlerwahrscheinlichkeiten und Effektgrößen.
- Übertragbarer Standard für wissenschaftliche und produktbezogene Tests.
✖Limitationen
- Abhängigkeit von Modellannahmen (z. B. Verteilungsannahmen).
- p‑Werte sind keine direkte Wahrscheinlichkeit für eine Hypothese.
- Empfindlich gegenüber selektiver Berichterstattung und p‑Hacking.
Trade-offs
Metriken
- p‑Wert
Wahrscheinlichkeit, unter H0 ein gleiches oder extremeres Ergebnis zu beobachten.
- Statistische Power
Wahrscheinlichkeit, einen echten Effekt zu entdecken (1 − Beta).
- Effektgröße
Maß für die praktische Relevanz eines Effekts unabhängig von Stichprobengröße.
Beispiele & Implementierungen
Klinischer Nachweis der Wirksamkeit eines Medikaments
Randomisierte, kontrollierte Studie mit Hypothesentest zur Bewertung primärer Endpunkte.
A/B-Test einer Landingpage
Vergleich zweier Seitenvarianten zur Prüfung auf signifikante Conversion-Unterschiede.
Kontrolle von Fehlerquoten in der Produktion
Stichprobenbasierte Tests zur Feststellung, ob eine Charge die Qualitätskriterien erfüllt.
Implementierungsschritte
Ziele und Hypothesen klar definieren, Metriken auswählen.
Stichprobengröße per Power-Analyse planen, Testprotokoll erstellen.
Daten sammeln, Prüftests durchführen, Ergebnisse robust interpretieren.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unzureichende Instrumentierung erschwert saubere Tests.
- Fehlende Standardprotokolle für Experimentdurchführung.
- Veraltete Analyse-Scripts ohne Tests und Dokumentation.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Mehrere A/B-Tests laufen lassen und nur signifikante Ergebnisse berichten.
- Kleine Stichprobe als Beweis für Nicht-Wirksamkeit interpretieren.
- p‑Wert als Wahrscheinlichkeit für H1 angeben.
Typische Fallen
- Verwechslung von statistischer mit praktischer Signifikanz.
- Nichtbeachtung von Verzerrungen durch Selektion oder Ausfälle.
- Fehlende Adjustierung bei Multiplen Vergleichen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Rechtliche und datenschutzrechtliche Einschränkungen bei Datensammlung
- • Zeit- und Budgetbegrenzungen für Stichprobenerhebung
- • Notwendigkeit vorab definierter Analyseprotokolle