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[Wiwi2000]

Hallo zusammen,

habe mich gerade mit dem Thema Teststärke (Power) beschäftigt. Wenn ich das richtig verstehe, ist Power die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler 2. Art vermieden wird.
Der Fehler 2. Art bedeutet dabei, dass die Nullhypothese angenommen wird, obwohl die Alternativhypothese richtig gewesen wäre.

Das heißt doch aber konkret: Wenn ich bei einer multiplen Regression signifikante Ergebnisse erhalte (d.h. Alternativhypothese wird angenommen), ist die Testpower für diesen Test doch reichlich uninteressant, da die Nullhypothese erst gar nicht angenommen wurde, oder?

Mit anderen Worten: Wozu benötige ich eine hohe Teststärke, wenn ich ohnehin nur signifikante Ergebnisse habe?

Viele Grüße,

Wiwi

[PonderStibbons]

Signifikante Ergebnisse deuten auf eine ausreichende Teststärke hin. Insofern ist nicht so recht verständlich, worauf Du hinaus möchtest.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Wiwi2000]

Hi,

relativ einfach: Ich habe eine Stichprobe und fürchte, dass am Ende vielleicht zu wenig Fragebögen zurücklaufen. Ursprünglich kalkuliert habe ich mit den 10 FB pro unabhängiger Variable.
Nun habe ich allerdings z.B. bei einer Hypothese 5 Kontrollvariablen sowie eine moderierte Variable (= nochmal 3 Variablen, da 1 Fokaler Predictor, 1 Moderator sowie 1 Interaktionsterm aus Moderator sowie focal predictor), also insgesamt 8 unabhängige Variablen. Nach der Systematik müsste ich also auf mindestens 80 Rückläufe kommen.

Unter Umständen erhalte ich aber nur 50 oder 60. Daher will ich nun eine fundiertere Methode verwenden, um den minimal nötigen Stichprobenumfang zu ermitteln und bin auf das Tool G*POWER gestoßen. Ich hab ein wenig damit rumgespielt und festgestellt, dass ich mit geringeren Teststärken auch geringere nötige Stichprobenumfänge erreiche (was ja unter Berücksichtigung der Bedeutung der Teststärke auch logisch ist). Die Frage, die sich nun stellt ist, welches Level der Teststärke kann als akzeptabel gelten?

Meine erste Vermutung war, sofern ich keine nicht-signifikanten Ergebnisse habe, kann ich auch geringe Teststärken wählen, da der Fehler 2. Art bei ausschließlich signifikanten Korrelationen ausgeschlossen werden kann.
Dabei habe ich aber nicht bedacht, dass bspw. einige Kontrollvariablen für sich genommen nicht signifikant sind, im Kontext des Gesamtmodells aber schon (die "Sig." im SPSS-Regressionsoutput ist kleiner als 5% und zeigt somit, dass das Gesamtmodell signifikant ist).

Die Frage ist nun, welche Teststärke sollte ich optimalerweise wählen? Einige Authoren sagen 80%, eine 90%... was ist "vernünftig"?

Viele Grüße

Wiwi

[PonderStibbons]

Tut mir leid, ich verstehe es nicht. Was willst Du denn wählen oder festlegen, nachdem Deine Stichprobengröße bereits feststeht? Was Du dann noch berechnen kannst, ist im nachhinein die mit n=50 (?) erreichte power, wenn Du einen bestimmten Populationseffekt als Annahme zugrunde legt. Falls dabei eine niedrige power [z.B. 30%] herauskommt, aber ein signifikantes Ergebnis vorliegt, dann war es entweder das Glück, in den 30% gelegen zu haben, oder die power war in Wahrheit größer, weil der Populations-Effekt größer ist als angenommen.

Mit freundlichen Grüßen

P.