Post-hoc Power-analyse // Benötigte Power für die kleinstmöglichen Korrelationskoeffizienten (detectable)

[oneTime]

Hallo zusammen,

ich hoffe, dass es sich hier um meine letzte Frage handelt Ich bin fast fertig und bin aktuell dabei einige Verbesserungen an meiner Arbeit umzusetzen... Wie schon bereits angemerkt, find ich hier die Unterstützung untereinander wirklich sehr beeindruckend und bin dieser Bereitschaft Anderer wirklich sehr dankbar!!!

Zu meiner "kleinen" Frage:

Ich habe in meiner Arbeit Regression bzw. Mediationsanalysen durchgeführt. Eine Anmerkung war nun, dass ich noch die Test-power angeben muss, welche ich mit den jeweiligen Stichprobengrößen erwarten kann. Hier zumindest für die kleinst-möglichen Korrelationskoeffizienten detectable. Da es sich um eine Reanalyse handelt, muss es sich hierbei um eine Post-hoc Power-analyse handeln.

Habt ihr irgendwelche Empfehlungen, welche Formel man dafür nutzen kann bzw. wie man sich dem ganzen am besten nährt?
Meine bisherige Recherche zeigt eher, dass viele von einer post-hoc power Analyse abraten, da deren Aussagekraft begrenzt ist...

Jedoch kommt die Anmerkung von einem Gutachter, daher bin hinsichtlich einer guten Bewertung schon interessiert eine Lösung zu finden bzw. der Anmerkung gerecht zu werden...

Besten Dank im Voraus!

Liebe Grüße !!

[dutchie]

Hallo,

nutze einfach gpower, freie software

z.B. hier download

https://www.psychologie.hhu.de/arbeitsg ... gie/gpower

Nur weil dieses Programm das kann und frei verfügbar ist,
kann dein Betreuer so was (power Krempel) einfach mal so fordern

gruß
dutchie

[oneTime]

Hallo,

vielen Dank für die schnelle Rückmeldung!

Mein Ergebnis mit dem GPower-Tool kann ich nicht so wirklich trauen, da es mir eine Power =1.00 anzeigt...

Hab als test-family = t-test // statistical test = Linear multiple regression: Fixed model, single regression coefficient
Type of power analysis = post hoc....
Tails = 1
Effect size ( im Nebenfenster ausgerechnet, wobei bei partial r2 ja sich zumindest für die zwei mediationsanalysen unterscheidet...welches nehme ich denn da?) = habe da eine Effect size von .626 bzw. partial r2 = .385
total sample size = 199
Number of predictors = 1

Gibt es Alternativen zu dem Programm? Hatte mir zumindest zwei Anleitungen durchgelesen und finde auch nicht wirklich eine passende Beschreibung zu meiner Situation...

Liebe Grüße

[dutchie]

Hallo one time

bei mir würde das so ausschaun:

https://ibb.co/nfz4HTX

das mit der 1 kommt schon hin Stchprobe ist groß und Korrelation auch

gruß
dutchie

[oneTime]

Hallo dutchie,

danke dir!! Bei so "perfekten" Zahlen hat einem die Statistik ja gelehrt skeptisch zu sein

Was mir bei dem Tool jedoch noch nicht klar geworden ist, wie man hier jetzt für die kleinstmöglichen Korrelationskoeffizienten vorgeht. Da habe ich bereits nach Formeln geschaut, jedoch keine dafür wirklich geeignete gefunden...
Problematisch finde ich, dass meine Recherche vor allem Content zu Minimum decteable effects zeigt, aber nicht zu minimal Correlation Koeffizient

Eine Frage nochmal zu der Eingabe Effect size, ich bin mir bei zweiter Betrachtung ein wenig unsicher inwiefern ich da die richtige Kennzahl aus meiner Mediationsanalyse verwendet habe...wo entnimmt würdest du sie entnehmen?

Liebe Grüße!

[dutchie]

Hi

Problematisch finde ich, dass meine Recherche vor allem Content zu Minimum decteable effects zeigt, aber nicht zu minimal Correlation Koeffizient

ja aber die Korrelation ist doch der Effekt!
rho kannst du doch eingeben, gibt doch einfach mal rho = 0.1 ein.

Eine Frage nochmal zu der Eingabe Effect size, ich bin mir bei zweiter Betrachtung ein wenig unsicher inwiefern ich da die richtige Kennzahl aus meiner Mediationsanalyse verwendet habe...wo entnimmt würdest du sie entnehmen?

du kannst ja nur r2 (oder r) angeben oder die Regkoeffizienten z.B. a*b
du gibts ja beides an, r beschreibt die Güte der Regression, a*b die der Mediation.

gruß

[oneTime]

Hallo,

ja aber die Korrelation ist doch der Effekt!
rho kannst du doch eingeben, gibt doch einfach mal rho = 0.1 ein.

Vor lauter Bäumen den Wald nicht gesehen...

Meine zweite Frage zielte auf was anderes ab (hätte mich da genauer ausdrücken sollen...)

R2 habe ich im SPSS-Output ja mehrmals. Einmal für die Outcome-Varialbe des Mediators, für die Outcome-Variable für die AV und ein letztes mal unter "Total Effect Model" (hier ist ja nur c vorhanden)

Ich hoffe das lässt meine Frage ein weniger sinnvoll erscheinen

die Regkoeffizienten z.B. a*b

Meinst du hier, dass du unter "Koeffizient of Determination" ab angegeben hast? Oder das du diese Kennzahl lediglich in rho eingetragen hast?

Liebe Grüße

[dutchie]

hi
so jetzt haben wir durcheinander

du kannst ja r prüfen (das war mein BIld), also nur die bivariate Korrelationen,
das wäre einfacher, und wäre dem leichtfertig dahergelaber "...so jetzt noch power analyse" angemessener
erstens weil es so wie so quatsch ist, und zweitens wie weit soll die gehn?

....oder auch einzelne Regressionskoeffizienten "powern", ich glaub das schwebte dir vor.

Ob das aber auch für ab (der indirekte effekt) geht ist mir gerade nicht klar,
weil bei dieser prüfung gibt es sowieso Probleme, müsste man erst recherchieren...

für einzelne Regressionkeffizienten muss man jetzt erstmal deuten was gpower will..

partial r2 , siehe seite 36 im manual

wie hast du das ausgerechnet?
a b c c' haben sowas

und dies aus drei Regressionen
UV --> Med, ...das hat nur einen Prediktor insofern ist R2 = partial R2
UV --> AV, ...das hat nur einen Prediktor insofern ist R2 = partial R2
UV + Med--> AV , hier ist das anders siehe seite 36

wie das bei ab steht kann ich dir gerade nicht sagen.

Meinst du hier, dass du unter "Koeffizient of Determination" ab angegeben hast? Oder das du diese Kennzahl lediglich in rho eingetragen hast?

ne, ne, ne
die Regressionskoeffizienten werden nirgens eingegeben, die bedeuten ja auch eigentlich nix.

gruß