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Hallo,

wir müssen die Power einer binären logistischen Regression berechnen.
Aufgrund einer AV mit einer dichotomen Antwortmöglichkeit (Ja oder Nein) und einer UV mit 3 Abstufungen wäre unsere statistische Auswertungsmethode eine binäre logistische Regression. Unser Design ist ein between Design. (3 Experimentalgruppen, jeweils 3 Abfragen)

Wir wollen nun die Stichprobengröße über G*Power ermitteln und kennen uns dort noch nicht allzu gut aus (G*P gebaucht bis jetzt nur für ANOVA). Wir scheitern an folgendem:

Was beschreibt X parm Pi in den Input Parametern? (Wir wissen schon ca., was wir eingeben müssen, sind uns aber uneins)
Was muss bei Pr(Y=1 / X=1) H1 ; Pr(Y=1 / X=1) H0 eingeben werden? (Dass es sich auf unsere Hypothesen bezieht, ist verstanden)

Unsere Power soll mindestens 80 % betragen.

Mit unseren bisherigen eingegebenen Daten würden wir eine sample size von 79 Personen (Bei einer Power von 95%) erhalten, was und relativ unrealistisch erscheint, da es uns zu wenig vorkommt.

Vielleicht kann uns ja hier weitergeholfen werden.

Liebste Grüße

Hi,

Berechung der Sample Size ..

müssen die Power einer binären logistischen Regression berechnen.

- Ja was denn nun?
- Für wen?
- Warum?

Aufgrund einer AV mit einer dichotomen Antwortmöglichkeit (Ja oder Nein) und einer UV mit 3 Abstufungen (Repruduktionskoeffizient der inclusive fitness) wäre unsere statistische Auswertungsmethode eine binäre logistische Regression. Unser Design ist ein between Design. (3 Experimentalgruppen, jeweils 3 Abfragen)

- Wer soll damit was anfangen können?

Dass es sich auf unsere Hypothesen bezieht..

- Wie lauten die?

unrealistisch erscheint, da es uns zu wenig vorkommt.

- ?

Gruß
S.

Hey,
danke zunächst für die Antwort.

1. Wir wollen einfach nur wissen, was die beschriebenen Bezeichnungen von G*Power aussagen.
2. Falls es weiter Helfen sollte:

- Unsere H1: Je höher der Verwandtschaftskoeffizient, desto niedriger ist die Bereitschaft eine
moralische Entscheidung auf Grundlage des Utilitarismus zu treffen.
(H0: ... Dementsprechend kein Effekt.)

- Unsere Probanden werden in 3 Gruppen je nach Abstufung des Reproduktionskoeffizienten unterteilt (Bruder, Onkel, Fremder).

- Wir orientieren uns am klassischen Trolley-Dilemma. AV misst: Würden sie den Hebel drücken, um den Wagen auf Ihren Bruder umzuleiten? Ja/Nein. Darauf folgt das nächste Dilemma usw.

3. Es erschien uns relativ unrealistisch, weil es so wenig Probanden benötigt. Zudem waren wir uns unsicher, was bei "x Prim Pi" und bei Pr(Y=1 / X=1) H1 und Pr(Y=1 / X=1) genau angegeben muss, woher wir die Werte, welche angegeben werden müssen, nehmen.

Liebe Grüße