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ReproducibiliTEA: „Dreiseitige Prüfung: Ein Intervallhypothesenansatz zur Datenanalyse“

Nullhypothesen-Signifikanztests (NHST) erlauben es bloß, die Nullhypothese zu verwerfen, ohne jemals auf die praktische Signifikanz einzugehen. Dreiseitige Tests (TST) können dieses Problem lösen – sie ermöglichen es, formal zu testen, ob Ergebnisse praktisch signifikant, praktisch null oder nicht aussagekräftig sind. Keine statistische Zauberei, kein Hype. Nur ein besseres, transparenteres Rahmenwerk.

Diskutiere mit uns, wie TST funktioniert, wo es klassische Methoden übertrifft und warum die Angabe einer kleinsten Effektgröße von Interesse so wichtig ist.

Grundlage für die Diskussion bietet das folgende Paper:

Isager, P. & Fitzgerald, J. (2024). Three-Sided Testing to Establish Practical Significance: A Tutorial. Preprint. https://doi.org/10.31234/osf.io/8y925_v2

Los geht’s am Dienstag, den 15.07.2025 wie immer um 14:00 Uhr, entweder in IB/6-127 an der RUB oder online via zoom.

Das gesamte Programm gibt es hier: >>

Und weitere Informationen auf der Projektseite des Journal Clubs beim Center for Open Science: >>