Ein Hypothesentest ist ein statistisches Verfahren, mit dem anhand von Stichprobendaten überprüft wird, ob eine Annahme (Hypothese) über eine Grundgesamtheit plausibel ist. Er findet Anwendung, um beispielsweise Unterschiede zwischen Gruppen oder Zusammenhänge zwischen Variablen zu untersuchen.

Typische Einsatzgebiete sind die Überprüfung von Mittelwertsunterschieden, etwa ob eine neue Behandlung effektiver ist als eine bisherige, oder die Analyse von Zusammenhängen, beispielsweise ob die Höhe der Werbeausgaben mit einem Anstieg der Verkaufszahlen korreliert. Diese Tests liefern wertvolle Erkenntnisse, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Die Durchführung eines Hypothesentests umfasst mehrere Schritte

1. Formulierung der Hypothesen: Zunächst werden die Nullhypothese (H₀), die keinen Effekt oder Unterschied postuliert, und die Alternativhypothese (H₁), die einen Effekt oder Unterschied annimmt, aufgestellt.
2. Festlegung des Signifikanzniveaus: Es wird ein Signifikanzniveau (α) definiert, das die maximale tolerierte Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art (fälschliche Ablehnung der Nullhypothese) angibt.
3. Datenerhebung: Es werden relevante Daten gesammelt, die für die Prüfung der Hypothesen erforderlich sind.
4. Wahl des geeigneten Tests: Abhängig von der Fragestellung und den Daten wird ein passendes Testverfahren ausgewählt, beispielsweise der t-Test oder der Chi-Quadrat-Test.
5. Durchführung des Tests: Der gewählte Test wird auf die erhobenen Daten angewendet, um den Teststatistik-Wert und den p-Wert zu berechnen.
6. Entscheidung: Anhand des p-Werts und des festgelegten Signifikanzniveaus wird entschieden, ob die Nullhypothese abgelehnt oder beibehalten wird.

Dieses strukturierte Vorgehen ermöglicht es, auf Basis von Stichprobendaten fundierte Aussagen über die Grundgesamtheit zu treffen.