Produkte und Fragen zum Begriff Signifikanz:
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Hirsch, Mathias: Grundlagen empirischer Forschung. Korrelationskoeffizient, Rangkorrelationskoeffizient, Nullhypothese, Varianzanalyse und Konfidenzintervall
Grundlagen empirischer Forschung. Korrelationskoeffizient, Rangkorrelationskoeffizient, Nullhypothese, Varianzanalyse und Konfidenzintervall , Lösungsansätze , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Signifikanz des Inter- vs. Intraindustriellen Handels für die Weltwirtschaft , Inhaltsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abbildungsverzeichnis 1 Einleitung 2 Das Ricardo-Modell / Interindustrieller Handel 2.1 Definition und Rahmenbedingungen 2.2 Unterschied absolute- und komparative Vorteile mit Beispiel 2.3 Handelsgewinne am Weltmarkt 2.4 Kritik, Probleme und Grenzen des Ricardo-Modells 3 Intraindustrieller Handel 3.1 Entwicklung, Ursachen und Gründe des intraindustriellen Handels 3.2 Krugman- vs. Melitz-Modell im intraindustriellen Handel 4 Inter- vs. Intraindustrieller Handel 5 Fazit Literaturverzeichnis , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Stahl, Josefine: Die Signifikanz von Orten in der Erinnerungsrekonstruktion und Artikulation in Katja Petrowskajas Roman "Vielleicht Esther¿
Die Signifikanz von Orten in der Erinnerungsrekonstruktion und Artikulation in Katja Petrowskajas Roman "Vielleicht Esther¿ , Bachelorarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Literaturwissenschaft - Allgemeines, Note: 1,0, Eberhard-Karls-Universität Tübingen (Philosophische Fakultät), Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersucht die Elemente der Erinnerungstheorien genauer, und wie sie dazu führen, dass Katja Petrowskajas Roman ¿Vielleicht Esther¿ von 2014 als ¿Postmemory¿ nach der Theorie von Marianne Hirsch gelesen werden kann. In dem dieser Bachelorarbeit zugrunde liegenden autobiografischen Roman über die Geschichte einer jüdischen Familie während des Holocaust sind Elemente der Theorien von Postmemory, Erinnerungsräumen und kontaminierter Landschaften wie von Marianne Hirsch, Aleida Assmann und Martin Pollack weitläufig vorzufinden. Marianne Hirschs Theorie der Postmemory konzentriert sich auf den Effekt der Identifikation, den die Erinnerungen der Generation von Holocaustüberlebenden auf die nachfolgenden Generationen haben. Über Erzählungen, Fotografien und andere Memorabilien sowie eigener Recherchen und Reisen an die Orte entsteht in den Kinder- und Enkelgenerationen der Überlebenden eine eigene Erinnerung an die traumatischen Erlebnissen des Holocaust, die Hirsch als Postmemory bezeichnet. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Hirsch, Mathias: Grundlagen empirischer Forschung. Korrelationskoeffizient, Rangkorrelationskoeffizient, Nullhypothese, Varianzanalyse und Konfidenzintervall
Grundlagen empirischer Forschung. Korrelationskoeffizient, Rangkorrelationskoeffizient, Nullhypothese, Varianzanalyse und Konfidenzintervall , Lösungsansätze , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Statistik mit Minitab , Haben Sie auch Schwierigkeiten, sich in die Statistik mit Minitab einzuarbeiten, da ihnen die Zeit fehlt? Ist Ihnen die Fachliteratur häufig zu kompliziert geschrieben, und wollen Sie eine verständliche Einführung in die Statistik mit Minitab? Dann ist dieses Buch genau richtig, das - sich auf die wichtigsten Methoden der Versuchsplanung und Datenanalyse fokussiert - viele Abbildungen enthält und eine verständliche Einführung ist - für eine direkte Anwendung praktische Schritt für Schritt-Anleitungen in Minitab (Basis Minitab 17) bereitstellt - die Statistik Schritt für Schritt erklärt - die Statistik angewandt vermittelt - zahlreiche Praxistipps enthält - endlich verständlich ist - einfach ist Die Zielgruppe: Ingenieure, Techniker und Naturwissenschaftler (Einsteiger & Experten) sowie Studenten und Dozenten an Hochschulen. Der Inhalt: Grundlagen - Wichtige statistische Verteilungen - Wichtige Grafiken - Vertrauensbereiche - Messsystemanalysen - Regression und Korrelation - Statistische Tests (t-Test, Kruskal-Wallis-Test, Wilkoxon-Test, Mann-Whitney-Test, Kolmogorov-Smirnov-Test, Anderson-Darling-Test, F-Test, Levene-Test, Dean-Dixon Test, ANOVA) - Bewertung von Ausreißern - Poweranalyse - Stichprobenumfänge festlegen - Mit Statistik tricksen - Daten präsentieren - Versuche mit dem Datenerhebungsplan planen - Ishikawa Diagramme , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Klausurtraining Statistik , Deskriptive Statistik ¿ Stochastik ¿ Induktive Statistik , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Aufl. 2000, Erscheinungsjahr: 19991115, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Autoren: Eckstein, Peter P., Auflage: 99002, Auflage/Ausgabe: 2., vollständig überarbeitete und erweiterte Aufl. 2000, Seitenzahl/Blattzahl: 256, Keyword: 126/10096; deskriptiveStatistik; InduktiveStatistik, Fachschema: Statistik~Wirtschaft / Hilfswissenschaften, Datenverarbeitung, Fachkategorie: Wirtschaftswissenschaft, Warengruppe: HC/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Fachkategorie: Wirtschaftstheorie und -philosophie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Gabler Verlag, Verlag: Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler, Länge: 244, Breite: 170, Höhe: 15, Gewicht: 448, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783409120968, eBook EAN: 9783322965523, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Relevanz: 0000, Tendenz: 0,
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Der Fragebogen , Von der Forschungsidee zur SPSS-Auswertung , Fachbücher, Lernen & Nachschlagen > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 6. aktual. und überarb. Auflage, Erscheinungsjahr: 20210329, Produktform: Kartoniert, Autoren: Steiner, Elisabeth~Benesch, Michael, Edition: REV, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6. aktual. und überarb. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 197, Keyword: Datenanalyse; Datenaufbereitung; Datenerhebung; Fragebogen erstellen; Inferenzstatistik; Intervallskala; Korrelation; Korrelationen; Lehrbuch; Nominalskala; Ordinalskala; Population; Psychologie; SPSS; SPSS-Auswertung; Skalenarten; Sozialwissenschaften; Soziologie; Statistik; Statistische Tests; Stichprobe; Untersuchungsplanung; Varianz; Varianzanalyse; Varianzanalysen; Verhältnisskala; Zufallsstichproben; computerunterstützte Datenaufbereitung; deskriptive Statistik; empirische Erhebung; empirische Forschung; lineare Regression; schriftliche Befragung; statistische Auswertungsberichte; statistische Datenanalyse; statistische Tests, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung~Erhebung - Datenerhebung ~Fragebogen~Mathematik / Statistik~Demoskopie~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Meinungsforschung~Meinungsforschung~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~SPSS~Statistik / SPSS~Stochastik~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Beruf / Karriere~Karriere, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Ratgeber: Karriere und Erfolg, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Soziologie, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Co-Verlag: facultas.wuv Universitäts, Co-Verlag: facultas.wuv Universitäts, Länge: 240, Breite: 169, Höhe: 20, Gewicht: 388, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783838587882, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 170898
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Statistik verstehen, Band 1 , Deskriptive Statistik für die Bildungswissenschaften , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20210712, Produktform: Kartoniert, Autoren: Ophuysen, Stefanie van~Fischer, Bernd~Behrmann, Lars~Bloh, Bea, Seitenzahl/Blattzahl: 216, Keyword: Bildungswissenschaft; Bivariate Häufigkeitsverteilung; Daten und Messen; Erziehungswissenschaft; Erziehungswissenschaft studieren; Häufigkeiten; Häufigkeitsverteilung; Korrelation; Korrelationskoeffizient; Lagemaße; Lehrbuch; Lineare Regression; Mathematik; Mittelwert; Mittelwertvergleiche; Nominalskala; Ordinalskala; Perzentile; Phi-Koeffizient; Statistische Kennwerte; Stichprobe; Streudiagramm; Streuungsmaße; Univariate Häufigkeitsverteilung; Verhältnisskala; Verteilungskennwerte; Zusammenhangsanalyse; deskriptive Statistik; lineare Regression; metrische Variablen; quantitative Forschungsmethoden, Fachschema: Pädagogik~Bildungssystem~Bildungswesen~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen, Bildungszweck: für die Hochschule~Lehrbuch, Skript, Warengruppe: TB/Erziehung/Bildung/Allgemeines /Lexika, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Co-Verlag: Waxmann Verlag GmbH, Co-Verlag: Waxmann Verlag GmbH, Länge: 240, Breite: 170, Höhe: 19, Gewicht: 427, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783838555850, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2508583
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Besonderheit:1. Es besteht aus flexiblem PVC-Material, ist verschleißfest und hat eine stabile Leistung, härtet im Winter nicht aus und ist beständig gegen hohe Temperaturen und Zugfestigkeit. 2. Extrem harte Metallsonde, sie ist verschleißfest, hat eine lange Lebensdauer, kann viele Male getestet werden, Sie müssen keine Angst haben, dass sie bricht. 3. 16mm Länge Erkennungsbereich, kann es eine größere Praktikabilität haben, kann einen größeren Messbereich abdecken, zuverlässiger und sicherer, so dass Sie leicht testen können. 4. Hohe Anpassungsfähigkeit, es handelt sich um einen Teststift, der für die Verwendung mit allgemeinen Multimetern und Zangenmessgeräten geeignet ist. Sie können ihn bedenkenlos mit Ihrem Multimeter verwenden. . Die Prüfleitungen haben die Durchgangsprüfung, die Hochspannungsprüfung, die Biegeprüfung und die Zugprüfung bestanden, die von hoher Qualität, sicherheit und zuverlässig sind. Spezifikation:Gegenstandsart: Meter Stift Modell: UA12 Material: PVC Zweck: Elektrische Leistung Numerisches Testzubehör Anwendbare Objekte: Es eignet sich für Multimeter und Zangenmessgeräte. Gesamtlänge des Produkts: 83cm / 32.7 Zoll Länge der Sonde: 16mm / 0.6 Zoll Maximaler Strom: 20A Paketliste:2 x Testleitung Etikette: Jawohl
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Besonderheit:1. Es besteht aus flexiblem PVC-Material, ist verschleißfest und hat eine stabile Leistung, härtet im Winter nicht aus und ist beständig gegen hohe Temperaturen und Zugfestigkeit. 2. Extrem harte Metallsonde, sie ist verschleißfest, hat eine lange Lebensdauer, kann viele Male getestet werden, Sie müssen keine Angst haben, dass sie bricht. 3. 16mm Länge Erkennungsbereich, kann es eine größere Praktikabilität haben, kann einen größeren Messbereich abdecken, zuverlässiger und sicherer, so dass Sie leicht testen können. 4. Hohe Anpassungsfähigkeit, es handelt sich um einen Teststift, der für die Verwendung mit allgemeinen Multimetern und Zangenmessgeräten geeignet ist. Sie können ihn bedenkenlos mit Ihrem Multimeter verwenden. . Die Prüfleitungen haben die Durchgangsprüfung, die Hochspannungsprüfung, die Biegeprüfung und die Zugprüfung bestanden, die von hoher Qualität, sicherheit und zuverlässig sind. Spezifikation:Gegenstandsart: Meter Stift Modell: UA12 Material: PVC Zweck: Elektrische Leistung Numerisches Testzubehör Anwendbare Objekte: Es eignet sich für Multimeter und Zangenmessgeräte. Gesamtlänge des Produkts: 83cm / 32.7 Zoll Länge der Sonde: 16mm / 0.6 Zoll Maximaler Strom: 20A Paketliste:2 x Testleitung Etikette: Jawohl
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Ähnliche Suchbegriffe für Signifikanz:
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Welches ist die Nullhypothese?
Die Nullhypothese ist eine Annahme, die besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied oder Effekt zwischen den untersuchten Gruppen oder Bedingungen gibt. Sie wird in der Regel als Ausgangspunkt für statistische Tests verwendet, um zu überprüfen, ob es genügend Beweise gibt, um diese Annahme abzulehnen. Die Nullhypothese wird oft mit dem Symbol H0 dargestellt und dient dazu, die Alternativhypothese zu testen, die besagt, dass es einen signifikanten Unterschied oder Effekt gibt. In der Forschung ist es wichtig, die Nullhypothese klar zu definieren, um die Ergebnisse der Studie interpretieren zu können.
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Was ist eine nullhypothese Beispiel?
Eine Nullhypothese ist eine Annahme, die besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied oder Effekt zwischen zwei Gruppen oder Bedingungen gibt. Ein Beispiel für eine Nullhypothese könnte sein: "Es gibt keinen Unterschied im durchschnittlichen Gewicht von Männern und Frauen." In diesem Fall wird die Nullhypothese getestet, um zu sehen, ob es genügend Beweise gibt, um sie abzulehnen und eine alternative Hypothese anzunehmen. Nullhypothesen sind wichtig, um wissenschaftliche Studien und Experimente zu strukturieren und zu interpretieren. Sie dienen als Ausgangspunkt für statistische Tests und helfen Forschern, fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.
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Wann wird die Nullhypothese angenommen?
Die Nullhypothese wird angenommen, wenn die statistische Analyse keine signifikanten Unterschiede oder Effekte zwischen den Gruppen oder Variablen zeigt. Dies bedeutet, dass die beobachteten Daten nicht ausreichen, um die Nullhypothese zu verwerfen. In diesem Fall wird davon ausgegangen, dass es keinen wirklichen Effekt oder Unterschied gibt und die Ergebnisse auf Zufall oder Stichprobenschwankungen zurückzuführen sind. Die Annahme der Nullhypothese bedeutet nicht zwangsläufig, dass die Nullhypothese wahr ist, sondern nur, dass es nicht genügend Beweise gibt, um sie abzulehnen. Es ist wichtig, die Nullhypothese kritisch zu prüfen und auch alternative Hypothesen in Betracht zu ziehen, um fundierte Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen.
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Wann wird die Nullhypothese abgelehnt?
Die Nullhypothese wird abgelehnt, wenn die Teststatistik einen Wert annimmt, der extrem unwahrscheinlich ist unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist. Dies wird anhand eines Signifikanzniveaus entschieden, das festlegt, wie unwahrscheinlich ein Ergebnis sein muss, um die Nullhypothese abzulehnen. Wenn der p-Wert kleiner als das Signifikanzniveau ist, wird die Nullhypothese abgelehnt. Dies bedeutet, dass es genügend Beweise gibt, um anzunehmen, dass die Alternativehypothese zutrifft. In diesem Fall kann man von einem signifikanten Effekt oder einer signifikanten Beziehung sprechen.
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Wie interpretiert man eine Nullhypothese?
Eine Nullhypothese wird in der Statistik verwendet, um eine Annahme zu testen. Sie besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied oder Zusammenhang zwischen den untersuchten Variablen gibt. Wenn die Daten darauf hindeuten, dass die Nullhypothese unwahrscheinlich ist, kann sie abgelehnt werden und es wird angenommen, dass ein statistisch signifikanter Unterschied oder Zusammenhang besteht.
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Wie stelle ich eine nullhypothese auf?
Um eine Nullhypothese aufzustellen, musst du zuerst das Forschungsproblem identifizieren und eine klare Frage formulieren, die du beantworten möchtest. Anschließend musst du festlegen, welche Annahme du überprüfen möchtest. Die Nullhypothese ist in der Regel die Annahme, dass es keinen Zusammenhang oder keinen Unterschied zwischen den Variablen gibt. Du musst sicherstellen, dass die Nullhypothese testbar ist und dass du die entsprechenden Daten sammeln kannst, um sie zu überprüfen. Schließlich musst du die Nullhypothese klar und präzise formulieren, damit du sie in einem statistischen Test überprüfen kannst.
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Was bedeutet hohe Signifikanz?
Hohe Signifikanz bedeutet, dass die Ergebnisse einer Studie oder eines Experiments sehr wahrscheinlich nicht zufällig sind. Wenn ein Ergebnis eine hohe Signifikanz aufweist, bedeutet dies, dass die beobachteten Unterschiede oder Effekte mit großer Sicherheit real und reproduzierbar sind. Signifikanzniveau wird oft mit einem p-Wert angegeben, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass die beobachteten Ergebnisse auf Zufall beruhen. Je niedriger der p-Wert, desto höher die Signifikanz. In der Forschung ist eine hohe Signifikanz wichtig, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse aussagekräftig und zuverlässig sind.
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Was beeinflusst die Signifikanz?
Die Signifikanz wird von verschiedenen Faktoren beeinflusst, darunter die Größe der Stichprobe, die Stärke des Effekts, die Varianz der Daten und das gewählte Signifikanzniveau. Eine größere Stichprobe kann dazu beitragen, die Signifikanz zu erhöhen, indem sie die Genauigkeit der Schätzung verbessert. Ein stärkerer Effekt führt ebenfalls zu einer höheren Signifikanz, da er leichter nachgewiesen werden kann. Eine geringe Varianz der Daten kann die Signifikanz erhöhen, da sie die Streuung der Daten verringert. Das gewählte Signifikanzniveau, üblicherweise 0,05 oder 0,01, bestimmt die Wahrscheinlichkeit, mit der ein statistisch signifikanter Effekt als zufällig angesehen wird.
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Was ist die Nullhypothese beim T Test?
Die Nullhypothese beim T-Test besagt, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen oder Bedingungen gibt, die verglichen werden. Mit anderen Worten, die Nullhypothese besagt, dass jeglicher beobachtete Unterschied rein zufällig ist und nicht auf eine tatsächliche Ursache zurückzuführen ist. Beim T-Test wird überprüft, ob der beobachtete Unterschied zwischen den Gruppen größer ist als der Unterschied, der rein zufällig zu erwarten wäre. Wenn der beobachtete Unterschied signifikant ist, wird die Nullhypothese abgelehnt und es wird angenommen, dass es einen echten Unterschied zwischen den Gruppen gibt.
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Was wäre die Nullhypothese in diesem Fall?
Die Nullhypothese in diesem Fall könnte sein, dass es keinen Zusammenhang zwischen den untersuchten Variablen gibt.
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Was ist die Nullhypothese bei dieser Aufgabenstellung?
Die Nullhypothese bei dieser Aufgabenstellung könnte sein, dass es keinen signifikanten Unterschied zwischen den beiden Gruppen gibt.
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Was beeinflusst theoretisch die Signifikanz?
Die Signifikanz wird theoretisch von verschiedenen Faktoren beeinflusst, darunter die Größe der Stichprobe, die Stärke des Effekts, die Varianz der Daten und das gewählte Signifikanzniveau. Eine größere Stichprobe kann dazu beitragen, signifikante Ergebnisse zu erzielen, während ein schwächerer Effekt die Signifikanz verringern kann. Eine geringe Varianz der Daten kann die Signifikanz erhöhen, da die Ergebnisse konsistenter sind. Das gewählte Signifikanzniveau (z.B. 0,05) bestimmt, wie wahrscheinlich ein Ergebnis als signifikant betrachtet wird.