Was bedeutete diese Grafik:
Wie können die einzelnen Parameter festgelegt werden?
Wie können die einzelnen Parameter festgelegt werden?
Zusammenhang zwischen den einzelnen Parameter.
Kennt man 3 der 4 Parameter (oder legt sie fest), kann der 4. berechnet werden.
Festgelegt werden zur Ermittlung von N
Signifikanzniveau wird festgelegt basierend auf der Hypothese. (Häufig: 1% oder 5%)
Testmacht
Größe des Effekts kann üblicherweise
Festlegung der Effektgröße macht aus einer ansonsten unspezifischen H1 eine spezifische H1.
Um eine spezifische H1 bestmöglich (d.h. mit bekannter Power) zu testen, kann ein optimaler Stichprobenumfang bestimmt werden hilfreich für die Planung jeder empirischen Studie.
Bestimmung optimaler Stichprobenumfänge mithilfe von Tabellen (z.B. Bortz & Döring, 2002) oder Formeln (z.B. Bortz, 2008)
Kennt man 3 der 4 Parameter (oder legt sie fest), kann der 4. berechnet werden.
Festgelegt werden zur Ermittlung von N
- Signifikanzniveau (plus Entscheidung: einseitig/zweiseitig)
- Testmacht
- Effektgröße
Signifikanzniveau wird festgelegt basierend auf der Hypothese. (Häufig: 1% oder 5%)
Testmacht
- Wahrscheinlichkeit, dass H0 verworfen wird, wenn sie nicht gilt
- = 1 − β; β = Fehler 2. Art = Wahrscheinlichkeit, dass H0 nicht verworfen wird, obwohl sie in der Population nicht gilt
- Testmacht wird üblicherweise mit .80 festgelegt (vgl. Cohen, 1988: α : β = 1 : 4; wenn α = .05 β = .20 1 − β = .80)
Größe des Effekts kann üblicherweise
- inhaltlich begründet festgelegt werden
- aus Vorstudien erschlossen werden
- anhand konventioneller Cutoffs festgelegt werden (z.B. Cutoffs von Cohen): z.B. im Rahmen der Forschung zu psychologischen Interventionen ist die Annahme eines großen Behandlungseffektes (d » 0.8) häufig angemessen
Festlegung der Effektgröße macht aus einer ansonsten unspezifischen H1 eine spezifische H1.
Um eine spezifische H1 bestmöglich (d.h. mit bekannter Power) zu testen, kann ein optimaler Stichprobenumfang bestimmt werden hilfreich für die Planung jeder empirischen Studie.
Bestimmung optimaler Stichprobenumfänge mithilfe von Tabellen (z.B. Bortz & Döring, 2002) oder Formeln (z.B. Bortz, 2008)
- Direkt anwendbar für alle möglichen Analysearten (z.B. t-Test, ANOVA, Korrelation, Regression, etc.)
- Empfehlenswertes frei verfügbares Programm: G*Power
Tags: Effektgröße, Optimaler Stichprobenumfang, Signifikanz, Testmacht
Source: VO07
Source: VO07
Wie wird die Testmacht (Power) festgelegt bzw. wie kann dies vergrößert werden?
Bei Fixierung von Signifikanzniveau, Effektgröße und N kann Power einer Studie berechnet werden
- Aussagen dazu, ob eine Untersuchung mit gegebenem N genug Power besitzt, um einen angenommenen Effekt nachweisen zu können
Hohe Power für empirische Untersuchungen eminent wichtig – wozu überhaupt eine Untersuchung machen, wenn keine reelle Chance für den Erhalt eines verwertbaren (= statistisch bedeutsamen) Ergebnisses besteht?
Power ist nicht nur an N gebunden.
Power lässt sich ebenso durch Studiendesign vergrößern
Poweranalysen (a priori Berechnungen der Stichprobengröße) sind in moderner klinischer Forschung Standard - (obligatorischer) Teil von Studienprotokollen und Anträgen für
Forschungsförderung.
- Aussagen dazu, ob eine Untersuchung mit gegebenem N genug Power besitzt, um einen angenommenen Effekt nachweisen zu können
Hohe Power für empirische Untersuchungen eminent wichtig – wozu überhaupt eine Untersuchung machen, wenn keine reelle Chance für den Erhalt eines verwertbaren (= statistisch bedeutsamen) Ergebnisses besteht?
Power ist nicht nur an N gebunden.
Power lässt sich ebenso durch Studiendesign vergrößern
- Vergrößerung zu untersuchender Effekte - Untersuchung homogener Samples – dadurch werden zufällige Varianzen kleiner und die Mittelwertsunterschiede größer- Matching und Parallelisierung: Varianzen werden hier reduziert. – Effekt wird vergrößert- Untersuchung von Extremgruppen: innerhalb der beiden Gruppen sind diese homogen.- Erhöhung der Dosis: mehr oder längere Interventionen- Outcomes untersuchen, die am direktesten das interessierende Konstrukt abbilden/repräsentieren
- Reduzierung des Messfehlers - Messinstrumente mit kleinem Messfehler verwenden, d.h. Instrumente mit nachgewiesen hoher Reliabilität
- (Erhöhung von α) wird man eher nicht erhöhen, da auch der Fehler 2. Art erhöht (Verwerfen der H0 obwohl die H0 gilt) wird
Poweranalysen (a priori Berechnungen der Stichprobengröße) sind in moderner klinischer Forschung Standard - (obligatorischer) Teil von Studienprotokollen und Anträgen für
Forschungsförderung.
Tags: Power, Testmacht
Source: VO08
Source: VO08
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Author: coster
Main topic: Psychologie
Topic: Statistik
School / Univ.: Universität Wien
City: Wien
Published: 21.06.2013
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