Abkürzung Signifikanz (sig.) und „näherungsweise Signifikanz“ (approx. sig.)
Die Abkürzung „sig.“ steht für „Signifikanz“ und wird vor allem in statistischen Tabellen, SPSS-Ausgaben und Ergebnisdarstellungen verwendet. Sie verweist meist auf den p-Wert eines Signifikanztests, z. B. „p < .05“. „approx. sig.“ steht für „approximate significance“ und bezeichnet eine näherungsweise oder asymptotische Signifikanzangabe. Beide Abkürzungen sollten beim ersten Auftreten erklärt und danach einheitlich genutzt werden. Im Fließtext ist die ausgeschriebene Form oft lesbarer. Häufige Fehler entstehen durch unklare Interpretation von „sig.“ als Ergebnis statt als p-Wert, fehlende Erklärung oder Verwechslung von statistischer Signifikanz mit praktischer Relevanz.
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Bedeutung
Signifikanz Abkürzung – Bedeutung
Die Abkürzung „sig.“ steht für „Signifikanz“ oder im englischen Statistik-Kontext für significance. Sie wird besonders in statistischen Tabellen, Software-Ausgaben und Ergebnisberichten verwendet, um die statistische Bedeutsamkeit eines Ergebnisses kompakt darzustellen.
Abkürzung: sig.
Bedeutung: Signifikanz / significance
Kontext: Statistik, Hypothesentests, SPSS-Ausgaben, Tabellen, Abbildungen und empirische Forschung
In der Statistik beschreibt Signifikanz, ob ein Ergebnis unter einer bestimmten Irrtumswahrscheinlichkeit als statistisch auffällig gilt. Häufig wird dies über den p-Wert beurteilt. Ein Ergebnis gilt beispielsweise oft als signifikant, wenn p < 0,05 gilt.
Beispiele für die Verwendung:
„p < 0,05 (sig.)“
„Die Tabelle weist für den Gruppenvergleich einen Wert von sig. = 0,032 aus.“
„Die Ergebnisse zeigen einen signifikanten Unterschied zwischen den Gruppen.“
Verwende „sig.“ vor allem in Tabellen und Statistik-Ausgaben. Im Fließtext ist die ausgeschriebene Form „Signifikanz“ oder die präzise Angabe des p-Werts meist verständlicher.
Anwendung
sig. und approx. sig. in wissenschaftlichen Arbeiten
In wissenschaftlichen Arbeiten erscheinen „sig.“ und „approx. sig.“ häufig im Zusammenhang mit statistischen Tests. Besonders in SPSS-Ausgaben wird „Sig.“ oft als Bezeichnung für den p-Wert verwendet.
Signifikanz Abkürzung „sig.“
„sig.“ wird in Tabellen und Abbildungen genutzt, um Platz zu sparen. Im Fließtext sollte der Begriff beim ersten Auftreten ausgeschrieben werden.
Einführung im Text:
„Die Ergebnisse zeigen eine statistische Signifikanz (sig.) bei p < 0,05.“
Tabellenform:
„sig. = 0,032“
Näherungsweise Signifikanz: approx. sig.
Die Abkürzung „approx. sig.“ steht für approximate significance, also „näherungsweise Signifikanz“. Sie erscheint vor allem in statistischen Software-Ausgaben, wenn ein Signifikanzwert näherungsweise berechnet wird.
„Die näherungsweise Signifikanz (approx. sig.) wurde im Rahmen des Tests ausgegeben.“
„Die SPSS-Ausgabe zeigt approx. sig. = 0,048.“
Wichtig ist: „approx. sig.“ bedeutet nicht automatisch, dass ein Ergebnis „fast signifikant“ ist. Die Abkürzung bezeichnet vielmehr die Art der Berechnung oder Darstellung des Signifikanzwertes.
Beispiel für eine Tabelle
| Gruppe | p-Wert | approx. sig. | Interpretation |
|---|---|---|---|
| A | 0,048 | 0,048 | bei α = 0,05 statistisch signifikant |
| B | 0,052 | 0,052 | bei α = 0,05 nicht statistisch signifikant |
Signifikanz in verschiedenen Fachbereichen
| Fachbereich | Verwendung | Beispiel |
|---|---|---|
| Naturwissenschaften | Bewertung experimenteller Ergebnisse | „Es zeigte sich eine signifikante Korrelation zwischen Temperatur und Reaktionsgeschwindigkeit.“ |
| Sozialwissenschaften | Hypothesentests und Gruppenvergleiche | „Die Unterschiede zwischen den Gruppen waren statistisch signifikant.“ |
| Wirtschaftswissenschaften | Marktanalysen und ökonometrische Modelle | „Der Effekt des Marketingbudgets auf den Umsatz war signifikant.“ |
| Medizin | klinische Studien und Wirksamkeitsvergleiche | „Die Behandlungsgruppe unterschied sich signifikant von der Kontrollgruppe.“ |
Fehler vermeiden
Häufige Fehler bei „sig.“ und „approx. sig.“
Bei den Abkürzungen „sig.“ und „approx. sig.“ entstehen häufig Fehler, wenn Signifikanz mit praktischer Relevanz verwechselt, p-Werte falsch interpretiert oder Software-Ausgaben ungeprüft übernommen werden.
Signifikanz mit Relevanz verwechseln
Ein statistisch signifikantes Ergebnis ist nicht automatisch praktisch bedeutsam. Für die inhaltliche Bewertung sind Effektstärken, Stichprobengröße und Forschungsfrage entscheidend.
Richtig
Signifikanz, Effektstärke und inhaltliche Bedeutung gemeinsam interpretieren.
Falsch
Ein Ergebnis nur wegen p < 0,05 als fachlich wichtig bewerten.
„approx. sig.“ als „fast signifikant“ verstehen
„approx. sig.“ bedeutet „näherungsweise Signifikanz“ und bezeichnet einen approximierten Signifikanzwert. Die Abkürzung bedeutet nicht automatisch, dass ein Wert knapp an der Signifikanzgrenze liegt.
Richtig
„approx. sig.“ als näherungsweise berechneten Signifikanzwert verstehen.
Falsch
„approx. sig.“ pauschal als „knapp signifikant“ deuten.
Abkürzung im Fließtext übermäßig verwenden
In Tabellen ist „sig.“ platzsparend. Im Fließtext wirkt die ausgeschriebene Form häufig klarer und professioneller.
Richtig
„Der Unterschied war statistisch signifikant.“
Weniger geeignet
„Der Unterschied war sig.“
p-Wert ohne Signifikanzniveau berichten
Ein p-Wert wird erst durch das festgelegte Signifikanzniveau interpretierbar. Häufig wird α = 0,05 verwendet, aber auch andere Schwellen sind möglich.
Richtig
„Bei α = 0,05 war der Unterschied signifikant, p = 0,032.“
Falsch
„p = 0,032“ ohne Angabe oder Einordnung des Signifikanzniveaus.
Software-Ausgaben ungeprüft übernehmen
SPSS- oder Statistik-Tabellen sollten nicht ungeprüft in die Arbeit übernommen werden. Entscheidend ist eine verständliche, richtlinienkonforme Ergebnisdarstellung.
Richtig
Relevante Kennwerte auswählen und sauber erklären.
Falsch
Statistik-Output unverändert und ohne Interpretation einfügen.
Abkürzungsverzeichnis
sig. und approx. sig. Beispiel im Abkürzungsverzeichnis
Wenn „sig.“ oder „approx. sig.“ in einer wissenschaftlichen Arbeit verwendet werden, sollten die Abkürzungen im Abkürzungsverzeichnis erklärt werden. Das ist besonders sinnvoll, wenn mehrere statistische Abkürzungen wie p, SD, CI, df oder SE vorkommen.
| Abkürzung | Bedeutung |
|---|---|
| sig. | Signifikanz / significance |
| approx. sig. | approximate significance (näherungsweise Signifikanz) |
| p | p-Wert |
| α | Signifikanzniveau |
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Studiengänge
Hierzu passende Studiengänge
Die Abkürzungen „sig.“ und „approx. sig.“ sind besonders in Studiengängen relevant, in denen empirische Daten, Hypothesentests und statistische Ergebnisberichte eine zentrale Rolle spielen.
Psychologie
Signifikanzwerte werden bei Tests, Experimenten, Gruppenvergleichen und Korrelationsanalysen regelmäßig berichtet.
Statistik und Data Science
Hypothesentests, Modellvergleiche und p-Werte gehören zu den zentralen Grundlagen statistischer Ergebnisinterpretation.
Sozialwissenschaften
In Umfragen und quantitativen Studien werden Signifikanzwerte genutzt, um Gruppenunterschiede und Zusammenhänge zu bewerten.
Wirtschaftswissenschaften
Ökonometrische Modelle, Marktanalysen und Regressionsauswertungen nutzen Signifikanzwerte zur Prüfung von Effekten.
Medizin und Public Health
Klinische Studien und epidemiologische Analysen berichten Signifikanzwerte zur Bewertung von Gruppenunterschieden und Effekten.
Erziehungswissenschaft
Bildungsstudien und Interventionsevaluationen nutzen Signifikanztests zur Bewertung von Lern- und Programmeffekten.
Reflexion
Kritische Reflexion
Die Abkürzung „sig.“ ist in Statistik-Ausgaben praktisch, weil sie Signifikanzwerte kompakt darstellt. Sie hilft besonders in Tabellen, p-Werte und Testergebnisse übersichtlich zu präsentieren.
Gleichzeitig darf Signifikanz nicht mit inhaltlicher Relevanz verwechselt werden. Ein statistisch signifikantes Ergebnis kann praktisch klein sein, während ein nicht signifikantes Ergebnis fachlich dennoch diskutierbar bleibt.
Besonders sorgfältig ist „approx. sig.“ zu interpretieren. Die Abkürzung bezeichnet einen näherungsweise berechneten Signifikanzwert und nicht automatisch eine „nahezu signifikante“ Wirkung.
Wissenschaftlich überzeugend ist eine Ergebnisdarstellung, die p-Werte, Signifikanzniveau, Effektstärken, Konfidenzintervalle und inhaltliche Interpretation miteinander verbindet. Erst dadurch entsteht eine belastbare Aussage über die Forschungsergebnisse.
„sig.“ steht für Signifikanz oder significance. „approx. sig.“ steht für approximate significance und bezeichnet einen näherungsweise berechneten Signifikanzwert. Beide Abkürzungen sollten vor allem in Tabellen verwendet und im Fließtext fachlich präzise erklärt werden.
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