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[csae1820]

Hallo,

ich plane eine Untersuchung und habe dazu ein paar Fragen.

Zuerst mal zum Vorhaben:
Es werden Probanden bei Mail kontaktiert und zum Ausfüllen eines Fragebogens gebeten.
Mit einem eingehenden Item (dichotom) werden die Probanden in zwei Gruppen geteilt.
Der ausgefüllte Fragebogen ergibt dann einen bestimmten Wert.
Die zwei Gruppen werden dann hinsichtlich des Wertes untersucht.

Es ist nun anzunehmen, dass eine Gruppe viel größer sein wird als die andere.

Meine Fragen:
Wie sehr darf sich die Größe der Gruppe unterscheiden?
Wie bekomm ich das dann in Griff?

Ich wäre sehr dankbar über eure Hilfe.

[PonderStibbons]

Es gibt keine Grenzen. Falls du einen t-Test rechnest, sollten aber die Varianzen der ungleich großen Gruppen in etwa gleich sein. Falls nicht, gibt es aber Korrekturen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[csae1820]

Danke.
Jetzt hätte ich noch eine Frage zum Stichprobenumfang:
Ist es ratsam, diesen zu planen und zb mit G*Power zu errechnen?
Wenn ja, welche Effektstärke kann ich annehmen?

[PonderStibbons]

Wenn tatsächlich Du mich als Unbeteiligten und über die Thematik völlig im Unklaren Gelassenen fragst, welchen Effekt Du in Deiner eigenen Forschung annehmen kannst/darfst, dann bin ich leider etwas überfragt.

Aus deiner Beschreibung geht nicht hervor, in welchen Größenordnungen sich das abspielt (geplante Zahl der Mails, realistisch zu erwartende Rüchlaufquote). Vielleicht hast Du ja eine vierstellige Teilnehmerzahl, dann dürften Fallzahlplanungen eher zweitrangig sein.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[csae1820]

Dann frag ich etwas abgewandelt:
Unter welchen Umständen ist dringend zu einer Strichprobenumfangsplanung zu raten?

In meinem Fall rechne ich schon mit 300 bis 500 Rückläufern. Allerdings werden sich bei einer Gruppe etwa 95% ansiedeln und die andere Gruppe entsprechend klein sein.

Danke für deine Hilfe

[strukturmarionette]

Hi,

Unter welchen Umständen ist dringend zu einer Strichprobenumfangsplanung zu raten?

- Bei spezifischen (gerichteten) Arbeitshypothesen.
- Wie lauten denn Deine?
- Ansonsten verweise ich nochmals auf PonderS:

über die Thematik völlig im Unklaren Gelassenen fragst, welchen Effekt Du in Deiner eigenen Forschung annehmen kannst/darfst,

Gruß
S.

[bele]

Dann frag ich etwas abgewandelt:
Unter welchen Umständen ist dringend zu einer Strichprobenumfangsplanung zu raten?

Vor allem dann, wenn eine zu große Stichprobe mit hohen Kosten verbunden ist (entweder monetär oder weil ein Experiment mit gesundheitlichen Risiken für die Teilnehmer verbunden ist oder man die Zahl der zu opfernden Tiere im Tierversuch nicht zu hoch treiben will oder Wissenschaftler-Arbeitszeit nicht für eine verlorene Sache opfern will). Aber auch, um im Falle eines nicht-signifikanten Ergebnisses etwas über die Aussagekraft dieses negativen Ergebnisses sagen zu können.
5% von 300 Rückläufern sind nur 15. Anstelle einer formalen Fallzahlabschätzung kannst Du Dir ja auch erstmal subjektiv überlegen ob Du glaubst, dass diese 15 so konsequent anders als der Rest sind, dass Du glaubst, dass ihre Antworten aussagekräftig sind.

LG,
Bernhard

PS: Bei 500 Rückläufern, also 474 + 25, sähe das für einen t-Test so aus:

Code: Alles auswählen

> library(pwr)
> pwr.t2n.test(n1=475, n2=25, sig.level=0.05, power=.9)

     t test power calculation

             n1 = 475
             n2 = 25
              d = 0.6664309
      sig.level = 0.05
          power = 0.9
    alternative = two.sided

> pwr.t2n.test(n1=475, n2=25, sig.level=0.05, power=.8)

     t test power calculation

             n1 = 475
             n2 = 25
              d = 0.5759844
      sig.level = 0.05
          power = 0.8
    alternative = two.sided

Mit den hier errechneten d für 90%-Power (d=0,67) und 80%-Power (d=0,58) kannst Du Dir ja mal die folgende Seite anschauen, um vielleicht ein besseres Gefühl dafür zu bekommen, was das bedeutet: http://rpsychologist.com/d3/cohend/

[strukturmarionette]

Hi,

Aber auch, um im Falle eines nicht-signifikanten Ergebnisses etwas über die Aussagekraft dieses negativen Ergebnisses sagen zu können.

- Das eine hat an dieser Stelle nichts mit dem anderen zu tun.

Gruß
S.

[bele]

Hallo strukturmarionette,

ich weiß nicht, was Dir über die Leber gelaufen ist, dass Du seit einiger Zeit ständig diese Einzeiler postest. Natürlich hat das was miteinander zu tun.
Wenn am Ende einer Untersuchung ein nicht-signifikantes Ergebnis steht, dann fragt jeder nach, ob es nicht nur an einer zu kleinen Fallzahl gelegen hat. Wenn man dann sagen kann, "Ich habe eine Fallzahlschätzung gemacht", dann ist belegt, dass man sich angemessene Mühe gegeben hat. Dann kann man sagen: Einen Effekt von d=0,67 hätten wir zu 90% gefunden, einen stärkeren Effekt hätten wir mit höherer Wahrscheinlichkeit gefunden. Wir haben aber keinen gefunden.

Gefragt war: "Wann ist zu einer Stichprobenplanung zu raten" und ich bleibe bei meiner Antwort "Wenn im Falle eines p>0,05 jemand fragt, ob die Fallzahl ausreichend groß gewählt war."

LG,
Bernhard