Stichprobengröße für den t-Test: Wie berechnet man?
Ist Ihnen bewusst, dass die Berechnung der Stichprobengröße für einen t-Test ein kritischer Schritt ist in Datenanalyse, was Ihnen Zeit und Geld spart? Wussten Sie, dass eine angemessene Stichprobengröße Ihre Ergebnisse zuverlässiger macht? Obwohl dieser Schritt wichtig ist, sammeln und analysieren viele Forscher ihre Daten, ohne ihn zu berücksichtigen, was möglicherweise die Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse beeinträchtigt. Glücklicherweise ist dieser oft übersehene Schritt ganz einfach!
In diesem Artikel stellen wir die korrekte Methode zur Berechnung der Stichprobengröße für einen T-Test mit einem hervorragenden kostenlosen Statistikprogramm vor.
Das Problem
Die Berechnung der Stichprobengröße ist notwendig, um zu bestimmen, wie viele Teilnehmer erforderlich sind, um einen signifikanten Effekt festzustellen. Wenn die Stichprobengröße zu klein ist, ist es möglicherweise nicht möglich, einen vorhandenen Effekt zu erkennen. Allerdings können große Stichproben Zeit, Ressourcen und Geld verschwenden. Daher ist die Optimierung der Stichprobengröße von entscheidender Bedeutung.
Darüber hinaus ist die Berechnung der Stichprobengröße in der Phase des Studiendesigns zunehmend erforderlich, beispielsweise wenn die Genehmigung einer Ethikkommission für Forschungsprojekte an Menschen oder Tieren und die anschließende Veröffentlichung eingeholt werden sollen.
Die Lösung
Um die Stichprobengröße für den t-Test zu berechnen, verwenden wir G*Power, ein hervorragendes kostenloses Programm zur Berechnung der Stichprobengrößen für verschiedene Analysen.
Erstens herunterladen, installieren und öffnen Sie das Programm.
Wählen Sie als Nächstes den gewünschten Test aus, den T-Test für unabhängige Stichproben. Klick auf das Tests: Bedeutet: Zwei unabhängige Gruppen Tab. Füllen wir nun die Felder aus!
Füllen wir nun die Felder aus!
1. Schwanz(e): Wählen Sie „Eins“, wenn der Test einseitig ist, oder „Zwei“, wenn der Test zweiseitig ist. Verwenden Sie einen einseitigen Test, wenn Ihre Alternativhypothese lautet, dass der Mittelwert einer Gruppe größer ist als der der anderen. Wenn Ihre Alternativhypothese jedoch darin besteht, dass die Mittelwerte zwischen den Gruppen unterschiedlich sind, ohne zu unterscheiden, welche höher oder niedriger sind, verwenden Sie den zweiseitigen Test. Stützen Sie diese Hypothese auf das vorhandene Wissen im Untersuchungsgebiet. Wenn Sie sich nicht sicher sind, belassen Sie die Option auf „Zwei“.
2. α err prob = Signifikanzniveau (α): Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese (H0) abzulehnen, wenn sie wahr ist (Fehler 0.05. Art). Häufig verwendete Werte sind 0.01 oder 0.05. Ein Signifikanzniveau von 5 gibt beispielsweise ein XNUMX-prozentiges Risiko für die Schlussfolgerung an, dass ein Unterschied besteht, obwohl kein tatsächlicher Unterschied besteht.
3. Leistung (1 – β err prob) = Leistung des Tests (1 – β): Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, wenn sie falsch ist, d. h. wie gut der Test Fehler vom Typ II kontrolliert. Akzeptable Werte liegen typischerweise zwischen 0.80 und 0.99. Je höher die Leistung des Tests, desto
4. Zuteilungsverhältnis N2/N1 = Zuteilungsverhältnis zwischen den Gruppen N2/N1: Wenn Sie beabsichtigen, dass die Stichprobengröße beider Gruppen gleich ist, geben Sie den Wert 1 ein. Geben Sie den erforderlichen Wert ein, wenn Sie ein anderes Verteilungsverhältnis zwischen den Gruppen wünschen.
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5. Effektgröße d = Cohens Effektgröße (d): Dieses Maß stellt die Stärke des Unterschieds dar, der zwischen den getesteten Gruppen festgestellt wurde. Herkömmlicherweise gilt d = 0.20 als schwach, d = 0.50 als mittel und d = 0.80 als stark. Um d für Ihre Stichprobengrößenberechnung festzulegen, klicken Sie auf „Bestimmen =>“ und eine neue Registerkarte wird geöffnet. In dieser neuen Registerkarte müssen wir Werte für den Mittelwert (Mittelwert) und die Standardabweichung (SD σ) der beiden Gruppen eingeben.
Angenommen, Sie befinden sich gerade in der Phase der Berechnung der Stichprobengröße für Ihre Forschung. In diesem Fall müssen Sie möglicherweise noch Daten sammeln, um den Mittelwert und die Standardabweichung zu berechnen. Für diese Berechnung benötigen Sie einen Schätzwert, der aus einer Pilotsammlung mit wenigen Beobachtungen stammt. Diese Werte können auch aus anderen Studien mit Populationen, Arten oder Bedingungen, die Ihrer Forschung ähneln, oder sogar aus theoretischen Modellen ermittelt werden.
Klicken Sie nun auf Berechnen und ins Hauptfenster übertragen. Der geschätzte d-Wert für Ihre Daten wird berechnet und das Feld Effektgröße d wird ausgefüllt.
Abschließend klicken Sie auf Berechnen, und voilà… Jetzt haben Sie die Gesamtstichprobengröße und die der Gruppen 1 und 2!
Um den Stichprobenumfang für den T-Test abhängiger Stichproben zu berechnen, klicken Sie auf Tests: Bedeutet: Zwei abhängige Gruppen (gematchte Paare) Tab.
Geben Sie dann die Daten genau so ein, wie wir es für den T-Test unabhängiger Stichproben gelernt haben. Der einzige Unterschied besteht darin, dass Sie jetzt einen Wert für eingeben müssen Korrelation zwischen Gruppen. Führen Sie dann eine Pearson-Korrelation zwischen den beiden Gruppen unter Verwendung der Daten der Pilotsammlung durch, um diesen Wert zu erhalten. Tragen Sie abschließend den erhaltenen R-Wert ein.
Abschließende Bemerkungen
Die Berechnung der Stichprobengröße für den t-Test ist ein einfacher, aber wesentlicher Schritt, um zuverlässigere Ergebnisse zu erhalten, Zeit zu sparen und Ressourcen zu schonen. Sie benötigen einige vorläufige Daten zu den beiden Gruppen, die Sie in der Berechnung vergleichen. Diese Daten können aus einer Pilotsammlung stammen, aus anderen ähnlichen Studien zusammengestellt werden oder theoretisch geschätzt werden.
Fühlen Sie sich bereit, den Schlüssel zur Durchführung eines fehlerfreien T-Tests zu entdecken, nachdem Sie nun gelernt haben, wie man die Stichprobengröße bestimmt? Lesen Sie diesen Artikel, um herauszufinden: Die Geheimnisse des t-Tests.
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