Seite 1 von 1

Stichprobenumfang berechnen MLR mit Mediation

BeitragVerfasst: Mi 28. Feb 2024, 14:43
von bananan
Liebe community,

wie berechne ich den Stichprobenumfang einer multiplen linearen Regression mit einer Mediation?

Ich habe im Paper von Fritz & MacKinnon (2007) in der Tabelle nachgeschaut und für meine Mediation bräuchte ich eine Stichprobengröße von 425 Personen. Vielleicht gibt es ja noch andere Vorschläge die Stichprobengröße zu berechnen, die aktueller sind?

Und nun zur wichtigeren Frage: ich habe noch andere 6 Prädiktoren im Modell. Wie berechne dann die Gesamtstichprobe? Ich habe in GPower berechnet, dass ich für die anderen Pradiktoren eine Stichprobengröße von 688 Personen brauche. Rechne ich dann beide Stichprobengrößen zusammen oder nehme ich dann einfach die größere?? Ich weiß ehrlich gesagt nicht, wie ich hier vorgehen muss.

Liebe Grüße,
bananan

Re: Stichprobenumfang berechnen MLR mit Mediation

BeitragVerfasst: Mi 28. Feb 2024, 16:59
von strukturmarionette
Hi,

.. Stichprobengröße .. berechnen

- Begründung?
- Zweck?
- Sinn?

Gruß
S.

Re: Stichprobenumfang berechnen MLR mit Mediation

BeitragVerfasst: Mi 28. Feb 2024, 17:19
von bananan
Um genügend Power zu haben.

Re: Stichprobenumfang berechnen MLR mit Mediation

BeitragVerfasst: Mi 28. Feb 2024, 19:51
von strukturmarionette
Hi,

Um genügend Power zu haben.

- wie kann derartiges nach deiner Auffassung gemessen werden?

Gruß
S.

Re: Stichprobenumfang berechnen MLR mit Mediation

BeitragVerfasst: Di 5. Mär 2024, 09:24
von Holgonaut
Hallo Bananan,

falls du den Sprung wagen magst: Mit R (simsem package) kann man leicht Monte-Carlo-Simulationen machen. Du spezifizierst Dein Modell und lässt es dann zig mal ziehen. Damit bekommst du leicht raus, was das N mit einer gewünschten power wäre. Grundlage ist der "minimal viable estimate"--d.h. bis zu welcher Effektgröße bist du überhaupt interessiert daran, ihn zu finden.

Beaujean, A. A. (2014). Sample size determination for regression models using Monte Carlo methods in R. Practical Assessment, Research & Evaluation, 19(12), 1-16.

Grüße
Holger