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[ergy1983]

Hallo,

ich versuche mich in die Thematik einzuarbeiten, bekommen aber sehr unterschiedliche Ergebnisse heraus.

Ich habe einen Versuch mit 36 Paarvergleichen (2 Faktoren mit jeweils drei Stufen = 9 verschiedene Objekte). Nun wollte ich gerne wissen, wieviele Testpersonen ich brauche, um eine Rangfolge erstellen zu können und eine Anova rechnen zu können. Ich habe dazu drei Verfahren verwendet:

Für eine multifaktorielle Anova
1. Bortz:
- mit 9 Zellen, 4 Freiheitsgraden, alpha= 0.05, E=0.25 -> Anzahl Testpersonen=22
- mit 9 Zellen, 4 Freiheitsgraden, alpha= 0.01, E=0.25 -> Anzahl Testpersonen=31

2. G Power
- mit 9 Zellen, 4 Freiheitsgraden, alpha= 0.05, E=0.25 -> Anzahl Testpersonen=22
- mit 9 Zellen, 4 Freiheitsgraden, alpha= 0.01, E=0.25 -> Anzahl Testpersonen=31

3. Dunn-Rankin nach Harter mit Q (studentized range)
- mit 9 Objekten, unendlichen Freiheitsgraden, alpha= 0.05 -> Anzahl Testpersonen=144
- mit 9 Objekten, 24 Freiheitsgraden, alpha= 0.05 -> Anzahl Testpersonen=173
- mit 9 Objekten, unendlichen Freiheitsgraden, alpha= 0.01 -> Anzahl Testpersonen=193
- mit 9 Objekten, 24 Freiheitsgraden, alpha= 0.01 -> Anzahl Testpersonen=253

So nu zu meiner Frage. Mein Professor sagt, ich muss mich an die dritte Methode halten. Nur gibt es dort keine Angaben zur Effektgröße. Wie kann ich die drei Verfahren vergleichen? Wie die Effektgröße ermitteln oder für Bortz oder G Power mit uendlichen Freiheitsgraden rechnen? Oder weiß jemand, wie sich der Unterschied zwischen den drei Methoden erklären lässt?

Vielen Dank für jede Hilfe,
Ergy

[ergy1983]

Hmm...

vielleicht ist es zu speziell, aber ich weiß einfach nicht, wie man denn sinnvoller Weise das Minimum an benötigten Testpersonen berechnen kann um signifikante Ergebnisse zu haben für

- eine multifaktorielle Regressionsanalyse
- Erstellung einer Rangfolge der untersuchten Objekte

Weiß dazu jemand etwas... Ich bin langsam verzweifelt. Ich finde nur Formeln für einfaktorielle Analysen und gar nichts für Rangfolgen...

Danke für jeden Hinweis,
Ergy