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Was ist der Zusammenhang zwischen der Stichprobengröße (N) und das Verwerfen der H0?
Wechselseitige Zusammenhänge zwischen N, Power, Effektgröße und Signifikanzniveau veranschaulichen noch ein weiteres Phänomen:
Mit steigendem N wird jede beliebige H0 mit Sicherheit verworfen
Veranschaulichung Zusammenhang N und p
Bsp.: Mittelwertsvergleich, t-Test für unabhängige Stichproben
M1= 100, M2 = 105, SDpooled = 25
...kleiner Effekt (d = 0.2)
Ist inhaltliche Interpretation, dass Effekt von d = 0.2 im gegebenen Fall bedeutsam, dann sind Studien dieser Größe schlicht zu klein und underpowered, um ihn zu belegen.
Unterste zwei Zeilen:
Ist inhaltliche Interpretation, dass Effekt von d = 0.2 im gegebenen Fall unbedeutend, dann erbringen Studien dieser Größe irrelevante signifikante Ergebnisse.
Mit steigendem N wird jede beliebige H0 mit Sicherheit verworfen
- Ist Stichprobe groß genug, kann jeder beliebig kleine Effekt signifikant werden
- Andererseits: selbst wenn ein Effekt existiert, kann die Stichprobe schlicht zu klein sein, um Signifikanz erreichen zu können underpowered study
- Verwerfen der H0 bedeutet nicht unbedingt, dass ein bedeutsamer Effekt gefunden wurde
- Beibehalten der H0 bedeutet nicht unbedingt, dass kein Effekt existiert
Veranschaulichung Zusammenhang N und p
Bsp.: Mittelwertsvergleich, t-Test für unabhängige Stichproben
M1= 100, M2 = 105, SDpooled = 25
...kleiner Effekt (d = 0.2)
Ist inhaltliche Interpretation, dass Effekt von d = 0.2 im gegebenen Fall bedeutsam, dann sind Studien dieser Größe schlicht zu klein und underpowered, um ihn zu belegen.
Unterste zwei Zeilen:
Ist inhaltliche Interpretation, dass Effekt von d = 0.2 im gegebenen Fall unbedeutend, dann erbringen Studien dieser Größe irrelevante signifikante Ergebnisse.
Tags: Effektgröße, Optimaler Stichprobenumfang, Signifikanz, Stichprobe
Quelle: VO08
Quelle: VO08
Karteninfo:
Autor: coster
Oberthema: Psychologie
Thema: Statistik
Schule / Uni: Universität Wien
Ort: Wien
Veröffentlicht: 21.06.2013