Statistische Signifikanz: p-Wert, Schwellenwert 0,05 und Anwendungen in der Radiomics – Gründe für einen konservativen Ansatz

Hier fassen wir die ungeklärte Debatte über den p-Wert und seine Dichotomisierung zusammen. Wir präsentieren die Stellungnahme der American Statistical Association gegen den Missbrauch der statistischen Signifikanz sowie die Vorschläge, die Verwendung des p-Werts aufzugeben und den Signifikanzschwellenwert von 0,05 auf 0,005 zu senken. Wir heben Gründe für einen konservativen Ansatz hervor, da die klinische Forschung dichotome Antworten benötigt, um Entscheidungen zu steuern, insbesondere im Bereich der diagnostischen Bildgebung und interventionellen Radiologie. Mit einem reduzierten p-Wert-Schwellenwert könnten die Forschungskosten steigen, während spontane Forschungen eingeschränkt werden könnten. Sekundäre Evidenzen aus systematischen Übersichtsarbeiten/Meta-Analysen, Datenaustausch und kosteneffektiven Analysen sind bessere Methoden, um die mit der Verwendung des 0,05-Schwellenwerts verbundene falsche Entdeckungsrate und mangelnde Reproduzierbarkeit zu mindern. Wichtig ist, dass Autoren bei der Angabe von p-Werten stets den tatsächlichen Wert angeben sollten und nicht nur Aussagen wie "p < 0,05" oder "p ≥ 0,05", da p-Werte ein Maß für den Grad der Datenkompatibilität mit der Nullhypothese liefern. Besonders Radiomics und Big Data, angetrieben durch den Einsatz künstlicher Intelligenz, umfassen Hunderte/Tausende geprüfte Merkmale ähnlich wie andere "Omics" wie Genomics, bei denen eine Senkung des Signifikanzschwellenwerts basierend auf wohlbekannten Korrekturen für Mehrfachtests bereits übernommen wurde.