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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 />

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<strong>physio</strong>-<strong>Journal</strong> 13

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