Significantie in onderzoeksresultaten

Significantie geeft aan of een verschil in onderzoeksresultaten te verklaren is door toeval. Een significant verschil ontstaat wanneer het verschil niet te verklaren is door toeval. Als dit het geval is kunnen er waardige conclusies getrokken worden.

Voorbeeld van significantie

Er zijn twee metingen voor naamsbekendheid gedaan. In januari blijkt de naamsbekendheid 20%. Voor het gemak wordt er in dit voorbeeld een foutmarge van 3% genomen. Normaliter is de foutmarge afhankelijk van de steekproefgrootte en de uitkomst van het onderzoek (de p-waarde).

Feitelijk gezien, ligt de naamsbekendheid dus tussen de 17% en 23%. In juni blijkt de naamsbekendheid 25%, waarbij het feitelijk dus tussen de 22% en 28% kan liggen. Als er enkel naar de meting gekeken wordt ziet men een verhoging, maar omdat de foutmarges elkaar overlappen kan er niet gesproken worden van een significant verschil. In beide metingen zou de naamsbekendheid namelijk ook 23% kunnen zijn. Er wordt een positieve ontwikkeling waargenomen, maar deze is vanwege de foutmarge niet statistisch hard te maken.

Significantie overlap

Wanneer de naamsbekendheid in juni 27% zou zijn, kan er wel over een significant verschil gesproken worden. De bekendheid ligt in dit geval tussen de 24% en 30% en heeft dus geen overlapping met de eerste meting. In dit geval zou er wel gesproken kunnen worden over een significant verschil in naamsbekendheid.