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G*Power - eine Einführung zur Berechnung der Stichprobengröße

// Einführung in G*Power // G*Power dient zur Ermittlung der Mindeststichprobengröße im Vorfeld ("a priori") von Befragungen/Datenerhebungen, die mit einer bestimmten statistischen Methode bzw. Test ausgewertet werden sollen. Hier gebe ich eine kleine Einführung zu folgenden Aspekten von G*Power, die diese Mindeststichprobengröße bestimmen: Auswahl des richtigen Tests Auswahl, ob einseitig oder zweiseitig getestet wird Festlegen einer vermuteten oder in einer anderen Studie beobachteten Effektstärke Festlegen einer Alpha-Fehlerwahrscheinlichkeit Festlegen einer Power (Teststärke) - dies entspricht 1-Beta-Fehlerwahrscheinlichkeit Optional: Festlegen von Gruppengrößenverhältnissen Die Ausführungen zeige ich am Beispiel eines t-Tests bei unabhängigen Stichproben - diese sind aber für fast alle Tests gleich. Zusatzinfos: ========== Alphafehler: Wahrscheinlichkeit, Nullhypothese abzulehnen, obwohl sie gilt Betafehler: Wahrscheinlichkeit, Nullhypothese beizubehalten, obwohl die Alternativhypothese gilt Downloadlink: ============ https://www.psychologie.hhu.de/arbeit... Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage: ======================================== G*Power zur Ermittlung der Mindeststichprobengröße: 💡 https://www.bjoernwalther.com/eine-ku... Literatur: ======== 📚 Zhang, Y., Hedo, R., Rivera, A., Rull, R., Richardson, S., & Tu, X. M. (2019). Post hoc power analysis: is it an informative and meaningful analysis?. General psychiatry, 32(4), e100069. https://doi.org/10.1136/gpsych-2019-1... 📚 Aberson, C. L. (2019). Applied power analysis for the behavioral sciences. https://books.google.de/books?id=qSiF... ⭐Kanalmitglied⭐ werden: =======================    / @statistikampc_bjoernwalther   Zeitstempel ⏰ ============ 0:00 Einleitung 0:12 Download für Windows und MacOS 0:20 Der Startbildschirm - 3 wesentliche Schaltflächen 0:28 Testfamilie (Test family) 0:54 Statistischer Test (statistical test) 1:02 Poweranalyse (type of power analysis) 1:31 Inputparameter "Tail(s)" - zweiseitige vs. einseitige Hypothesen 2:09 Inputparameter "Effect size" (Effektgröße) 3:28 Inputparameter "Alpha error prob" (Alphafehlerwahrscheinlichkeit) 4:07 Inputparameter "Power (1- Beta error prob)" (Teststärke) 5:10 Inputparameter "Allocation ration N2/N1" - speziell beim Zweistichproben t-Test 5:33 Mindeststichprobengröße berechnen - Beispiele mit geändertem Alpha und Beta Kanal unterstützen? 🙌🏼 =================== Paypal-Spende: https://www.paypal.com/paypalme/Bjoer... Amazon Affiliate-Link: http://amzn.to/2iBFeG9 Danke für eure Unterstützung! ♥