← Alle Tools
Power-Analyse
Fallzahl für t-Test, Korrelation, Chi²
Faustregel nach Cohen: d 0,2 / 0,5 / 0,8 · r 0,1 / 0,3 / 0,5 · w 0,1 / 0,3 / 0,5 (klein / mittel / groß). Nimm Werte aus ähnlichen Studien, wenn Du sie hast.
Du brauchst 64 Personen je Gruppe, zusammen 128.
Was heißt das?
Die Power ist die Chance, einen Effekt dieser Größe zu finden, wenn es ihn wirklich gibt. 80 % ist der übliche Mindestwert. Die Rechnung ist eine bewährte Näherung über die Normalverteilung.
Mehr dazu im Wissen
- Stichprobengröße berechnenFür eine Umfrage mit 95 % Konfidenz und 5 % Fehlerspanne brauchst Du rund 385 Antworten. Für Gruppenvergleiche bestimmt die Power-Analyse die Größe.
- p-Wert und SignifikanzDer p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, ein mindestens so extremes Ergebnis zu erhalten, wenn die Nullhypothese stimmt. Unter α = 0,05 heißt es signifikant.
- EffektstärkeDie Effektstärke zeigt, wie groß ein Unterschied oder Zusammenhang ist. Nach Cohen gilt d = 0,2 als klein, 0,5 als mittel und 0,8 als groß.
- Fehler 1. und 2. ArtFehler 1. Art (α): Du findest einen Effekt, den es nicht gibt. Fehler 2. Art (β): Du übersiehst einen echten Effekt. Die Power ist 1 − β.
- t-TestDer t-Test prüft, ob sich zwei Mittelwerte signifikant unterscheiden: unabhängige Gruppen, gepaarte Messungen oder ein Mittelwert gegen einen Sollwert.
- ANOVA (Varianzanalyse)Die einfaktorielle ANOVA prüft, ob sich drei oder mehr Gruppenmittelwerte unterscheiden. Post-hoc-Tests zeigen danach, welche Gruppen genau verschieden sind.
