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SamplePower

Berechnung der notwendigen Stichprobengröße, um statistisch signifikante Effekte zu erreichen.

SamplePower errechnet anhand der Angabe der Größe eines statistischen Effekts die notwendige Stichprobengröße, um einen gewünschten Alpha-Wert mit einer bestimmten Power zu erreichen. Oft ist der Forscher - etwa durch Pilot-Studien oder Kenntnisse der Literatur - im Besitz guter Schätzungen der für SamplePower notwendigen Parameter (z.B. Mittelwerte, Varianzen).

SamplePower ist ein eigenständiges Programm, das aber am Leibniz-Rechenzentrum nur als Teil der SPSS-Campusregelung des LRZ und zu den gleichen Konditionen erworben werden kann.

Zur Erinnerung:

  1. Der Alpha-Wert ist das vor einer Studie festgelegte Signifikanzkriterium, das erreicht werden muß, um die Null-Hypothese zu verwerfen. Setzt man Alpha zum Beispiel auf den traditionellen Wert von 0,05, so akzeptiert man mit einer Wahrscheinlichkeit von 5% das Risiko einer Fehlentscheidung, das heißt einen rein per Zufall entstandenen und daher nicht existenten Effekt zu "finden". Wie hoch Alpha gesetzt werden muß hängt von den Konsequenzen einer solchen Fehlentscheidung ab.
  2. Die Power eines Tests ist die Wahrscheinlichkeit, daß die Ergebnisse (p-Werte) einer statistischen Analyse den vorgegebenen Alpha-Wert erreichen.

SamplePower liefert seine Ergebnisse in Form von Tabellen, Grafiken und zusammenfassenden Berichten.

Stichprobengrößen können für folgende statistische Tests errechnet werden:

  • T-Test
    • eine Gruppe
    • unabhängige Stichproben
    • abhängige Stichproben
  • Proportionen
    • eine Gruppe
    • unabhängige Stichproben
    • abhängige Stichproben
  • Vorzeichen-Test
  • Kreuztabellen (2-dimensional)
  • Korrelation
    • eine Gruppe
    • zwei Gruppen
  • Varianzanalyse
    • einfaktorielle
    • mehrfaktorielle
  • Multiple Regression
  • allgemeiner Fall
    • nicht-zentraler T
    • nicht-zentraler F
    • nicht-zentraler Chi-quadrat