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Ideale Stichprobengröße für a-priori Kontraste

Ideale Stichprobengröße für a-priori Kontraste

Beitragvon LinaBernhardt » 09.02.2018, 22:35

Hallo zusammen!

Im Moment schreibe ich meine Bachelorarbeit in dem Themenbereich Sozialpsychologie. Ich habe eine Frage zu dem korrekten Vorgehen/der korrekten Methode bei der Berechnung der idealen Stichprobengröße mithilfe einer Power Analyse. Es würde mich sehr freuen, wenn Sie mir weiterhelfen könnten. Vielleicht interessieren Sie sich ja für das Thema oder haben eine Literaturempfehlung für mich.

Mein Experiment hat gerichtete Hypothesen und die Methode sind a-priori Kontraste. Dabei habe ich drei Bedingungen mit den Lambda-Gewichten -1, 0,5 und 0,5. Ich lege dabei zwei Bedingungen zusammen und vergleiche sie mit der dritten(-2 gegen 1 und 1). Ausformuliert: Ich gehe davon aus, dass die Bewertung einer Verhandlung in einer Bedingung schlechter ist, als in den anderen beiden Bedingungen.

Ich möchte vor der Durchführung meines Experiments die ideale Stichprobengröße für meine Methode festlegen und dafür eine Power-Analyse machen. Ich weiß, dass es dafür Programme wie g*Power oder Möglichkeiten bei SPSS gibt. Mein Problem ist, dass ich nicht weiß, welche Art Analyse ich bei a-priori Kontrasten rechnen muss. Gehe ich wie bei einer einfaktoriellen ANOVA oder wie bei einem T-Test vor? Meines Wissens bisher, scheint es dafür keine standardisierte Methode zu geben. Mir fehlt einfach ein Rechenweg.

Vielen Dank schonmal :)
LinaBernhardt
 
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Re: Ideale Stichprobengröße für a-priori Kontraste

Beitragvon dutchie » 10.02.2018, 11:49

hallo

zur berechnung der "idealen" stichprobengröße musst du festlegen:
alpha-Fehler, beta-Fehler bzw. Teststärke und die erwartet Effektgröße.
der apriori kontrast ist ein t-test aber kein normaler weil die Fehlervarianz
der ANOVA verwendt wird.
grübel grübel...
steht denn dazu nix im BORTZ?

ich würde so denken: ich habe 2 t-Tests, d.h. du legst die bedingungen nicht zusammen, dafür muss ich aber
meinen alpha Fehler halbieren, weil ich ein und dieselbe Hypothese mit zwei tests teste. und dann
über g-power mit t-test rechnest, das n müsste größer sein als das eigentliche?
aber eigentlich weiß ich es nicht besser, sorry aber das auszurechnen hab ich keine lust.

das ganze ist aber akademisch, wenn du keine klare vorstellung bezüglich der Effektgröße hast.

gruß
dutchie
dutchie
 
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