Im Zusammenhang mit Signifikanztests und p-Werten sind viele Missvorstellungen und -interpretationen gut belegt. Um diese zu überwinden und ein konzeptionelles Verständnis statistischer Inferenz aufzubauen, wird in der Literatur die Einführung statistischer Inferenz mittels Simulationen diskutiert. Der vorliegende Beitrag präsentiert die Konzeption einer Interventionsstudie, in welcher Simulationen zur Einführung von Signifikanztests und p-Werten genutzt werden. Im Vortrag werden zudem erste Ergebnisse aus einer Pilotierung vorgestellt.

Ein Fast-and-Frugal-Tree (FFT) ist eine Repräsentation von Klassifikations- oder Entscheidungsschritten in Form eines sehr einfachen Baumdiagramms. Gegenüber anderen Inferenzmechanismen zeichnet sich ein solcher Baum dadurch aus, dass Klassifikationen und Entscheidungen sehr einfach sind und sich mit geringen Eingangsinformationen schnell aus-führen lassen, während ihre prädiktive Kraft sehr hoch ist.