Sample Calculation in Gpower, Berechnung Teststatistik, Selektin passende Hypothese

Sample Size Calculation in GPower: In GPower handelt es sich um ein Tool oder eine Software, die Forscher bei der Bestimmung der erforderlichen Stichprobengröße für statistische Analysen unterstützt. Die Stichprobengröße ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Ihre Studie ausreichend Leistung (Power) hat, um statistisch signifikante Ergebnisse zu erzielen. In GPower können Sie verschiedene Informationen eingeben, um die Stichprobengröße zu berechnen. Dazu gehören Dinge wie der gewünschte Signifikanzniveau (α), der Effekt Ihrer Hypothese, der gewünschte Testtyp (einseitig oder zweiseitig), und andere relevante Parameter. "Matched pairs" bezieht sich auf Studien, in denen dieselben Teilnehmer in verschiedenen Bedingungen getestet werden, wie Messwiederholungen. Hierbei kann es notwendig sein, eine spezielle Methode zur Berechnung der Stichprobengröße zu verwenden, die die Abhängigkeit zwischen den Messungen berücksichtigt. Die Stichprobengröße hängt oft von der erwarteten Effektgröße ab. Je kleiner der erwartete Effekt ist, desto mehr Teilnehmer müssen Sie untersuchen, um diesen Effekt statistisch signifikant nachweisen zu können. Dies liegt daran, dass kleinere Effekte schwerer nachzuweisen sind und mehr Daten benötigen. In klinischen Studien wird manchmal ein sehr niedriges Signifikanzniveau (α) von 0,01 verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Fehlern zu minimieren. Das bedeutet, dass die Hürde für die Ablehnung der Nullhypothese höher liegt. Das Verhältnis der Stichprobengröße zwischen zwei Gruppen, das als "Allocation ratio N2/N1" bezeichnet wird, kann wichtig sein, wenn Sie zwei Gruppen miteinander vergleichen. Es kann beeinflussen, wie viele Teilnehmer Sie in jeder Gruppe benötigen. Die Mittelwerte (MW) und Standardabweichungen (SD) können aus verschiedenen Quellen stammen, einschließlich Pilotstudien, ähnlichen Studien, Erfahrung oder festgelegten Mindesterkennbaren Änderungen (MDC). Die Wahl der Datenquellen hängt von der Verfügbarkeit und Relevanz der Informationen ab. 3.1.2 Berechnung der Teststatistik: Die Teststatistik, auch als Testgröße oder Prüfgröße bezeichnet, ist eine spezielle mathematische Funktion, die in der Testtheorie verwendet wird, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik. Die Auswahl der Teststatistik hängt von der Art der Daten und der Forschungsfrage ab. Es gibt verschiedene Arten von Teststatistiken, darunter den F-Wert und den t-Wert. Diese Statistiken werden verwendet, um die Hypothesen zu testen und zu entscheiden, ob die Nullhypothese beibehalten oder verworfen wird. 3.1.3 Selektion der passenden Hypothese: Nachdem die Teststatistik berechnet wurde, erfolgt die Entscheidung darüber, ob die Nullhypothese beibehalten oder verworfen wird und ob die Alternativhypothese angenommen wird. Diese Entscheidung wird anhand des Wertes der Teststatistik getroffen, und es wird typischerweise das zuvor festgelegte Signifikanzniveau (α) verwendet, um diese Entscheidung zu leiten. Wenn der Wert der Teststatistik einen kritischen Schwellenwert überschreitet (der vom Signifikanzniveau abhängt), wird die Nullhypothese verworfen. In einigen Fällen kann die Entscheidung komplexer sein und von anderen Faktoren abhängen, wie etwa dem Kontext der Studie und den praktischen Implikationen der Ergebnisse.