Der p-Wert gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass Unterschiede in Messwertreihen zweier Stichproben (Beispiel: Die Verbesserung des ROM in zwei Gruppen, die nach Hüft-TEP-OP unterschiedlich therapiert wurden) auch zufällig hätten gemessen werden können.

Je kleiner der p-Wert, desto unwahrscheinlicher ist dies. Beträgt die Wahrscheinlichkeit weniger als 5% (p = 0,05), darf man per Konvention von signifikanten (überzufälligen) Unterschieden sprechen.

Von einer dogmatischen Interpretation des p-Wertes als signifikant oder nicht-signifikant geht man mittlerweile ebenso ab, wie von der "automatischen" Akzeptanz von Unterschieden als signifikant bzw. nichtsignifikant, je nachdem wie der p-Wert ausfällt.

Vermehrt wird in der methodologischen Literatur wieder auf die inhaltliche Begründung und auf die individuelle und begründete Entscheidung der Forscher/der Forscherinnen Wert gelegt, ob Forschungsergebnisse als signifikant bzw. nicht signifikant zu betrachten sind; dies entspricht auch voll und ganz der Intention des Erfinders des statistischen Hypothesentestens, Fisher (Sterne, Reid 2001)

Literatur

• Scherfer E. (2003) "Was bedeutet eigentlich 'Signifikanz' und was drückt ein p-Wert aus?" Zeitschrift für Physiotherapeuten, Vol. 55, Nr. 4, S. 638-644
• Sterne J.A.C., Smith G.D. (2001) "Sifting the Evidence - what's wrong with significance tests?" Physical Therapy, Vol. 81, No. 8, S. 1464-1469

siehe auch: Alpha-Fehler, Alternativhypothese, Nullhypothese, Signifikanz, klinisch, Signifikanz, statistisch, Beta-Fehler