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Für Situation 1 : die Wahrschienlichkeit bei nur 0,1 mm Graslängenunterschied für nur 10 Grashalme zu finden ist sehr gering hingegen ein Unterschied von 35mm Länge sehr groß ist.

Habe ich jetzt allerdings eine Million Grashalme um den Unterschied von 0,1 zu finden ist auch meine Chance höher.

Und das ist auch damit gemeint das wenn ich einen kleinen Effekt habe auch mehr Probanden brauch, um diesen zu entdecken.
Ahhh, vielen Dank für das gute Beispiel .

So, das habe ich verstanden. Nun muss ich mir selbst überlegen, ob das bei meiner Studie mittlere oder große Effekte sind ...

.

Achso ist das gemeint, die Wahrscheinlichkeit einen kleinen Unterschied bei vielen Stichproben, 0,1mm Längenunterschied bei 1 Millionen Grashalme ist deutlich höher als bei nur 10 Grashalmen.

D.h. ich müsste für mich festlegen ob es sich bei meiner Studie um einen großen, mittleren oder kleinen Effekt handelt...
Die Frage ist woran ich mich orientieren kann.. Im Internet werden ja meistens nur klinische Studien beschrieben?

Würdest du einen bestimmte Effektgröße empfehlen?

VG.

Dachte ich mir doch, dass Du kurz vor dem gedanklichen Durchbruch stehst.

Leider bist Du damit jetzt bereit für einen Gedanken, der so nicht in Büchern steht und den Du so auch nicht in Deiner Abschlussarbeit formulieren solltest: Die Fallzahlplanung erfordert sehr häufig die Annahme von Größen, die man sich überwiegend aus den Fingern saugen muss, weil es keine soliden Quellen dafür gibt.
Folgendes Vorgehen wäre unzulässig: Du überlegst Dir, wieviele Grashalme Du vernünftigerweise untersuchen kannst (welche Wiese steht Dir zur Verfügung, wie schnell nutzt sich so ein Zentimetermaß ab, wieviel Zeit hast Du für dieses Experiment übrig, wann muss gemäht werden). Nun rechnest Du umgekehrt aus, welche Effektstärke Du damit nachweisen kannst. Diese Effektstärke schreibst Du Dir irgendwo auf und löschst all Deine Erinnerungen an das bisher Gedachte. Nun behauptest Du, eine intensive fachliche Diskussion Deiner Arbeitsgruppe hätte zu dem Konsens geführt, dass nach einem Effekt genau dieser Stärke gesucht werden sollte. Mit der aufgeschriebenen Effektstärke errechnest Du die nötige Fallzahl und stellst fest, dass sie für Dich durchführbar ist. Sollte die nachweisbare Effektstärke unrealistisch hoch sein, dann nennt man das Projekt eine "Pilotstudie".

Man bin ich froh, dass Du sowas nie machen würdest. Du wist stattdessen in einer intensiven fachlichen Diskussion in Deiner Arbeitsgruppe erarbeiten, welche Effektstärke denn noch von Interesse und welche irrelavant wäre. Ist ja Ehrensache.

LG,
Bernhard

Ok, wirklich vielen lieben Dank für die Erklärungen.
Dann werde ich mal intensiv mit meiner Arbeitsgruppe darüber fachlich diskutieren.

VG. H.

Eine Frage noch zu G Power. Anzahl der Gruppen:

Mein Beispiel war folgendes:
Bewertung von 5 Handys
A - Umgebungshelligkeiten wären: direkte Sonne, Raumbeleuchtung, Nachtsituation (3 Bedingungen)
B- Helligkeitseinstellungen: niedrigste Stufe, mittelste Stufe, hellste Stufe (3 Bedingungen)
C- Blickwinkel : frontale Sichtweise, seitliche Sichtweise

Heißt das ich habe 3 Gruppen und 5 Messwiederholungen?

Wo sollten 3 Gruppen herkommen, wenn alle Probanden genau denselben Versuchsbedingungen ausgesetzt wurden? Du hast laut Beschreibung die 4 Messwiederholungs-Faktoren A B C und Handy (letzterer mit 5 Stufen). Deiner Beschreibung war scheinbar zu entnehmen, dass alle Probanden alle 3*3*2*5=90 Bedingungen (Kombinationen) durchlaufen. Kommt mir sehr viel vor, aber Du hast es bestätigt (allerdings war oben noch von 120 Bedingungen die Rede). Demnach gibt es nur 1 Gruppe von Probanden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ok klingt so als hätte ich den Begriff "Anzahl der Gruppen" falsch interpretiert. Ich hatte es so aufgefasst das dies den Bedingungen entspricht.

Und was entspricht dann Anzahl der Messungen? in meinem Beispiel 4-weil ich 4 Faktoren (A,B,C und Handy) und somit 4 Messwiederholungen habe oder die 90, weil dies die Kombinationen sind?

Entschuldigt diese Frage, aber so ganz klar sind mir die Begriffe noch nicht so ganz und ich hoffe ihr könnt mir nochmal helfen.

LG H.

Um die Story mal abzukürzen, g*power kann keine gescheiten Fallzahlberechnungen für Messwiederholungs-Varianzanalysen mit mehr als 1 Messwiederholungsfaktor durchführen https://stats.stackexchange.com/questio ... alculation

Würde man nur mit 1 Messwiederholungsfaktor rechnen, der 3 Level hat, würde man mit ca. 30 Probanden kalkulieren (alpha 0,05, power 0,80, Effektstärke f 0,25=mittel).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Hm.. okay..

Heißt das ich kann G Power für die Bestimmmung überhaupt nicht verwenden? Oder kann man sich schon grob daran orientieren?
Kannst du mir empfehlen wie ich dann die Probandenanzahl grob planen kann?

VG H.