Power und Effektstärke
Definition · Power (1 − β)
Wahrscheinlichkeit, einen tatsächlich vorhandenen Effekt auch zu finden. Power = P(H₀ verwerfen | H₁ wahr). Faustregel: ≥ 0.80 gilt als „ausreichend".
Faktoren, die Power beeinflussen
| Faktor | Wirkung auf Power |
|---|---|
| Größere Effektstärke | ↑ Power steigt |
| Größere Stichprobe (n) | ↑ Power steigt |
| Höheres α (lockerer) | ↑ Power steigt |
| Größere σ in den Daten | ↓ Power sinkt |
Effektstärke (Effect Size)Standardisiertes Maß für den Unterschied (z.B. Cohen's d= (μ₁ − μ₂) / σ). Konventionen: 0.2 = klein, 0.5 = mittel, 0.8 = groß. Wichtig: Statistische Signifikanz ≠ praktische Relevanz. Bei sehr großen n wird auch ein winziger Effekt signifikant.
Power-Analyse vor dem Experiment
Vor einer Studie sollte man die Stichprobe so wählen, dass Power ≥ 0.80 bei der erwarteten Effektstärke erreicht wird. Sonst: man riskiert, einen echten Effekt nicht zu erkennen — Geld und Mühe umsonst.