Autor des Abschnitts: Danielle J. Navarro and David R. Foxcroft

Das Überprüfen von Hypothesen

Der Prozess der Induktion ist der Prozess der Annahme des einfachsten Gesetzes, das mit unserer Erfahrung in Einklang gebracht werden kann. Dieser Prozess hat jedoch keine logische Grundlage, sondern nur eine psychologische. Es liegt auf der Hand, dass es keinen Grund für die Annahme gibt, dass der einfachste Ablauf tatsächlich eintreten wird. Es ist eine Hypothese, dass die Sonne morgen aufgehen wird und das bedeutet, dass wir nicht wissen, ob sie aufgehen wird.

—Ludwig Wittgenstein[1]

Im letzten Kapitel habe ich das Konzept der Schätzung erörtert, eine der beiden „großen Ideen“ der Inferenzstatistik. Nun ist es an der Zeit, sich der anderen großen Idee zuzuwenden, nämlich Hypothesentests. In ihrer abstraktesten Form ist die Hypothesenprüfung eigentlich eine sehr einfache Idee. Der Forscher hat eine Theorie über die Welt und möchte herausfinden, ob die Daten diese Theorie tatsächlich unterstützen oder nicht. Die Details sind jedoch chaotisch, und die meisten Menschen empfinden die Theorie der Hypothesenprüfung als den frustrierendsten Teil der Statistik. Der Aufbau des Kapitels ist wie folgt. Zunächst beschreibe ich recht ausführlich, wie Hypothesentests funktionieren, und zeige Ihnen anhand eines einfachen laufenden Beispiels, wie ein Hypothesentest „aufgebaut“ ist. Dabei werde ich versuchen, nicht zu dogmatisch zu sein und mich stattdessen auf die zugrundeliegende Logik des Testverfahrens zu konzentrieren.[2] Danach werde ich ein wenig Zeit damit verbringen, über die verschiedenen Dogmen, Regeln und Irrlehren zu sprechen, welche die Theorie der Hypothesentests umgeben.