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[Marike]

Hey,

also ich sitze gerade an meinem Ergebnis Teil bei BA und möcht gerne die Teststärke berichten aber weiß nicht wie ... könnt ihr mir weiterhelfen?

HIer meine Angaben

F tests - ANOVA: Repeated measures, within-between interaction
Analysis: Post hoc: Compute achieved power
Input: Effect size f(V) = 0.7071068
α err prob = 0.05
Total sample size = 36
Number of groups = 2
Number of measurements = 4
Nonsphericity correction ε = 1
Output: Noncentrality parameter λ = 18.0000010
Critical F = 2.6937209
Numerator df = 3.0000000
Denominator df = 102
Power (1-β err prob) = 0.9517650


Danke

[PonderStibbons]

möcht gerne die Teststärke berichten

Ich habe noch nie erlebt, dass das einen Sinn ergäbe.
Man sieht es allerdings auch (fast) nie, wie es scheint.
Wenn es keine Vorschrift ist, lass es vielleicht einfach.


Mit freundichen Grüßen

P.

[bele]

und sie ist auch viel schwieriger zu berechnen als der Alpha-Fehler.

@Heinz_Stat: Hilf mir auf die Sprünge: Ich dachte immer, Teststärke sei das gleiche wie Power und wenn das so ist, dann kann ich den Wert aus dem Post oben ablesen. Was wäre daran jetzt schwierig?

@PonderStibbons: Ich sehe das auch so, dass die Angabe total ungewöhnlich ist. Ich verstehe aber nicht, warum man die Power üblicherweise nicht berichtet, wenn man die Nullhypothese nicht ablehnen konnte. Kannst Du mir einen Hinweis auf eine Erklärung geben?

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Das ist eine post-hoc Poweranalyse, die eine fiktive Teststärke auf
Basis des Stichproben-Effektstärkemaßes berechnet. Einen Sinn kann
ich darin nicht erkennen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Hallo PonderStibbons,

Im Falle eines nicht-signifikanten Ergebnisses will man doch belegen, dass man sich redlich Mühe gegeben hat, den Effekt zu finden. Verstehe ich Deinen Einwand richtig, dass das Stichproben-Effektstärkemaß ein Zufallswert und ein zu schlechter Schätzer für die "wahre Effektstärke" ist?

Danke,
Bernhard

[PonderStibbons]

Im Falle eines nicht-signifikanten Ergebnisses will man doch belegen, dass man sich redlich Mühe gegeben hat, den Effekt zu finden.

Eine a priori power-Analyse kann man immer noch nachschieben.

Verstehe ich Deinen Einwand richtig, dass das Stichproben-
Effektstärkemaß ein Zufallswert und ein zu schlechter Schätzer
für die "wahre Effektstärke" ist?

Auch wenn Pilotstudien-Koeffizienten gerne mal zur
Fallzahlschätzung herangezogen werden, sehe ich keine
Veranlassung, das Stichprobenergebnis ohne weiteres
als Effektstärkeschätzer anzusehen. Deswegen mein Hinweis,
dass der Sinn der Sache wohl fraglich ist. Ich habe wie gesagt
auch noch nicht mitbekommen, dass das sinnvoll verwendet
worden wäre.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Vielen Dank,
Bernhard

[Clara90]

Ich führe gerade eine Evaluationsstudie durch und möchte hier nochmal einhaken. Döring und Bortz (Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, 5. Auflage, 2016) weisen mit Nachdruck darauf hin, dass die Teststärke bei nicht signifikanten Ergebnissen mit anzugeben ist und bisher sträflich vernachlässigt wurde. Ich habe das im Hinterkopf behalten und bei einem meiner Ergebnisse eine nachträgliche A priori Analyse mit überraschendem Ergebnis durchgeführt.

Hatte ein nicht-signifikantes Ergebnis erhalten, die berechnete Effektgröße war sehr klein und der Stichprobenumfang ebenfalls relativ klein. Mit G*power ergab sich eine Teststärke von gerade einmal 8%. Um unter diesen Voraussetzungen ein tatsächlich vorhandenes signifikantes Ergebnis mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 80 % zu identifizieren (1-ß > 0,8), wäre eine Stichprobengröße weit über 3000 erforderlich gewesen. Döring und Bortz weisen in diesem Fall darauf hin, dass aufgrund des Untersuchungsdesigns eine Ergebnisinterpretation basierend auf der Irrtumswahrscheinlichkeit nicht zulässig ist.

[bele]

Berechnete Effektgröße? Klingt nach a posteriori und nicht nach a priori Analyse. Bestimmt meint Dein Buch eine a priori Analyse nicht mit einem beobachteten Effektstärkemaß, sondern mit einem sinnvoll abgewogenen.

LG,
Bernhard

[Ty_du]

Hallo,

ich hätte in diesem Zuge nochmal eine recht allgemein gehaltene Verständnisfrage und zwar ist die "Power" die Wahrscheinlichkeit mit welcher eine Nullhypothese, welche nicht zutrifft, abgelehnt wird. Ist das soweit korrekt?
Und ergänzend hierzu wäre es cool, wenn mir einer sagen könnte, von was die statistische Power abhängt, also welche Größen die Power beeinflussen können.

Vielen Dank im Voraus =)