Die Anwendung statistischer Methoden in der forstlichen Forschung zur Analyse und Interpretation von Daten dient zur Verifizierung und Qualitätssicherung wissenschaftlicher Arbeiten. Dennoch führen fehlerhaft angewendete statistische Verfahren oft zu Fehlschlüssen und nicht reproduzierbaren Schlußfolgerungen.
Eine wesentliche Grundlage zum Verständnis des statistischen Testens ist die Kenntnis der Fehler, die bei der Entscheidung über die Verwerfung oder Nicht-Verwerfung einer Nullhypothese auftreten können. Insbesondere der Fehler zweiter Art (Nicht-Verwerfen einer falschen Nullhypothese) wird oft zu wenig beachtet. Die Festlegung der Fallzahl in Abhängigkeit der Einflußgrößen α, ß und kleinstem, zu entdeckendem Unterschied muß vor der Durchführung eines Versuchs erfolgen. Das lokale Signifikanzniveau ist bei der Durchführung mehrerer Tests am gleichen Datenmaterial zu adjustieren, um Fehlentscheidungen zu vermeiden. Nach einer Diskussion des Unterschiedes zwischen explorativer und konfirmativer Statistik folgen Vorschläge für die Koordination der Zusammenarbeit zwischen dem Fachwissenschaftler und dem Statistiker.

In forestry research, statistical methods applied in the analysis and interpretation of data serve as a means of verifying the results of scientific studies and ensuring their quality. Incorrect application, however, often leads to false inferences and unreproducible conclusions.
One essential for the understanding of statistical testing is a knowledge of the errors which may arise in deciding whether to reject or not to reject a null hypothesis. In particular, it is often the case that too little attention is paid to the error of the second type (not to reject an incorrect null hypothesis). Before any study is begun, the number of replications in relation to α, ß and the smallest detectable difference must be decided. ln order to avoid incorrect decicions, the level of significance should be adjusted when the data are subjected to several tests of significance. The paper discusses the difference between explorative and confirmative statistical methods and continues with suggestions on collaboration between the researcher and the statistician.