physio-Journal I 1/2016
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Exkurs Wissenschaft: Was bedeutet Signifikanz?<br />
Anhand der Durchführung einer Studie tatsächlich statistisch signifikant ist (und<br />
will man im Allgemeinen herausfinden, nicht aus einem Zufall resultiert), wird ein<br />
ob ein Unterschied zwischen zwei Gruppen<br />
besteht. Da ja auch rein zufällig ein fall ausschließen bzw. herausrechnen soll.<br />
Rechenverfahren verwendet, das den Zu-<br />
unterschiedliches Ergebnis herauskommen Hierzu wird ein p-Wert berechnet, d. h., der<br />
könnte, es sich aber um eine Studie handelt, p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein<br />
will man den Zufall grundsätzlich ausschließen.<br />
Um also zu wissen, ob ein Ergebnis Gruppen vorhanden<br />
wahrer Unterschied zwischen den beiden<br />
ist.<br />
TITELTHEMA<br />
Beispiel<br />
Wir vergleichen zwei Gruppen miteinander,<br />
z. B. Patienten mit einer Knie-TEP und Patienten<br />
ohne chirurgischen Eingriff, d. h. mit<br />
konservativer Therapie. Es zeigt sich, dass<br />
Gruppe A (Knie-TEP) 90 ° Knieflexion zeigt,<br />
während Gruppe B (konservativ behandelt)<br />
105 ° Knieflexion aufweist.<br />
Wie können wir jetzt wissen, dass dieser<br />
Unterschied wirklich wahr und nicht einfach<br />
nur zufällig ist? Wir müssen sicher sein, dass<br />
dieser Wert statistisch signifikant (= statistisch<br />
bedeutsam) ist!<br />
Um das zu untersuchen, stellen wir<br />
zuerst einmal eine Hypothese auf:<br />
H0 = Es gibt keinen Unterschied in der<br />
Knieflexion zwischen Gruppe A<br />
und B (Nullhypothese).<br />
H1 = Es gibt einen Unterschied in der<br />
Knieflexion zwischen Gruppe A<br />
und B (Alternativhypothese).<br />
Es kann durch verschiedene Tests und<br />
mathematische Berechnungen die Wahrscheinlichkeit<br />
untersucht werden, ob der<br />
Unterschied mit hoher Wahrscheinlichkeit<br />
vorhanden ist oder nicht. Hierzu ist es nötig,<br />
dass die Mittelwerte der beiden Gruppen<br />
mit statistischen Tests verglichen werden.<br />
Der p-Wert kann verschiedene Zahlenwerte<br />
annehmen.<br />
Beträgt nun das Risiko, dass unsere H0 richtig<br />
ist, nur 5 oder 1 %, so kann davon ausgegangen<br />
werden, dass wir H1 annehmen<br />
dürfen (P < 0,05 = Ergebnis ist signifikant,<br />
P < 0,01 = Ergebnis ist hochsignifikant). Ist<br />
das Risiko jedoch größer, also z. B. 6 %, so<br />
müssen wir H1 verwerfen und H0 annehmen.<br />
Literatur<br />
Knutson G. A. (2005):<br />
Review Anatomic and functional leg-length<br />
inequality: A review and recommendation for clinical<br />
decision-making. Part II. The functional or unloaded<br />
leg-length asymmetry.<br />
Chiropractic & Osteopathy 13: 12.<br />
Kwon Y. J., Song M., Baek I. H., Lee T. (2015):<br />
The effect of simulating a leg-length discrepancy on<br />
pelvic position and spinal posture.<br />
<strong>Journal</strong> of Physical Therapy Science 27: 689–691.<br />
Lee B. H., Kim J. J., Kim C. K. (2015):<br />
Changes in foot pressure elicited by 3D air balance<br />
exercise and pelvic stability exercise for functional<br />
leg-length discrepancy in adult women.<br />
<strong>Journal</strong> of Physical Therapy Science 27: 917–920.<br />
Rannisto S., Okuloff A., Uitti J., Paananen M.,<br />
Rannisto P. H., Malmivaara A., Karppinen J. (2015):<br />
Leg-length discrepancy is associated with low back<br />
pain among those who must stand while working.<br />
BMC Musculoskeletal Disorders 16: 110.<br />
Fotolia © Photographee.eu<br />
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