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[Joseph]

Hallo zusammen,

ich bräuchte noch mal kurz einen Hinweis wie ich bei G*Power die Fallzahlen bei folgendem Design kalkulieren könnte.

Und zwar gibt es eine Standardtherapie die ich gegen eine neue Therapie vergleichen möchte. Dabei darf die neue Therapie nicht weniger wirksam sein als die Standardtherapie. Also es reicht schon, wenn sie gleichwertig ist.

Wie müssten ich nun in diesem Fall vorgehen? Normalerweise prüft G*Power ja immer anhand der gewünschten Signifikanz. Ich möchte aber, dass gar kein signifikanter Unterschied heraus kommt, sondern nur auf Gleichwertigkeit geprüft wird.

Kann mir eventuell jemand eine Denkanstoß geben.

Viele Grüße
Joseph

[PonderStibbons]

Mögliche Suchbegriffe sind equivalence testing bzw. Äquivalenztest.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Joseph]

Hallo,

das hilft mir doch schon mal sehr weiter. Danke. Auf den ersten Blick scheint es als würde das nicht unbedingt mit G*Power gehen. Aber erst mal weiter rein lesen .

Viele Grüße
Joseph

[Joseph]

Hallo,

habe mich versucht mal ein wenig einzulesen. Allerdings bin ich mir nicht sicher, ob ich auf dem richtigen Weg bin.

Gehe ich richtig in der Annahme, dass wenn ich auf Gleichwertigkeit zweier Behandlungsgruppen schließen möchte ich den "F-Test Test of equality" verwende?

Ich frage mich auch was ich bei "Ratio var1/var2" im Programm g*Power eingeben muss. Ich weiss aus vorangegangenen Untersuchungen, dass ich eine Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Ereignisses von 1,5 % in einer meiner Gruppen erwarten kann. Bei der anderen Gruppe würde ich ein Auftreten von einem Ereignis von über 3% als nicht mehr gleichwertig ansehen und habe diese 3% so festgelegt.

Berechnet sich die Ratio dann aus diesen beiden Zahlen? Also die 3,0%/1,5% rechnen? Oder muss ich die Differenz beider Werte nehmen?

Bei g*Power würde ich dann folgendes eingeben:
Tail: One
Ratio var1/var0: 2 (3%/1,5%)
alpha err: 0,05
Power: 0,95
Allocation ratio N1/N2: 1

Bin ich da soweit auf dem richtigen Weg?

Viele Grüße
Joseph