Konfidenzintervalle statt P-Werte: Schätzung statt Hypothesentests.

Eine Überbewertung von Hypothesentests – und die Verwendung von P-Werten zur Dichotomisierung in signifikante oder nicht signifikante Ergebnisse – hat von nützlicheren Ansätzen zur Interpretation von Studienergebnissen abgelenkt, wie der Schätzung und Konfidenzintervallen. In medizinischen Studien sind Untersucher meist daran interessiert, die Größe des Unterschieds eines gemessenen Outcomes zwischen Gruppen zu bestimmen, statt nur an der einfachen Angabe, ob dieser statistisch signifikant ist oder nicht. Konfidenzintervalle geben einen Wertebereich basierend auf den Stichprobendaten an, in dem der Populationswert für einen solchen Unterschied liegen kann. Es werden einige Methoden zur Berechnung von Konfidenzintervallen für Mittelwerte und Mittelwertunterschiede vorgestellt, sowie ähnliche Informationen für Anteile. Der Artikel gibt zudem Vorschläge zur grafischen Darstellung. Konfidenzintervalle sollten, sofern sie für die jeweilige Studienart passend sind, für wichtige Ergebnisse sowohl im Haupttext einer Arbeit als auch im Abstract verwendet werden.