A priori Analyse mit Gpower

[laylagold]

Hallo,

ich würde gerne eine A priori Poweranalyse mit Gpower durchführen, um die Mindestgröße meiner Stichprobe zu ermitteln.
Es geht in der Studie um die Übersetzung und Validierung eines Fragebogens. Ich weiß nur leider nicht, welchen Test ich bei Gpower auswählen muss. Vielleicht finde ich ja hier Hilfe
Ich habe gelesen, dass es auf die Faktorladungen ankommt bei der nötigen Stichprobengröße. Die sehen wie folgt aus:

Der Fragebogen umfasst insgesamt 28 Items.
Faktor EINS mit 8 Items (Faktorladungen > .81),
Faktor ZWEI mit 6 Faktoren (Faktorladungen > .72),
Faktor DREI mit 8 Faktoren (Faktorladungen > .56),
Faktor VIER mit 6 Items (Faktorladungen > .68)

Was würdet ihr hier bei Gpower einstellen (Test etc)? Ich habe an einen alpha-Fehler von 0.05 gedacht, weil die Autoren das auch so eingestellt hatten.

Wenn ich den Fragebogen validiert habe mit dieser Stichprobe, möchte ich dieselbe Stichprobe nutzen und die Mittelwerte zweier Gruppen aus eben dieser Stichprobe miteinander vergleichen. Welchen Test muss ich dann in diesem Schritt bei Gpower auswählen?

Danke schonmal!
LG Layla

[dutchie]

Hallo layla,

das leuchtet mir nicht spontan ein, aber
eine Faktorladung ist eine Korrelation,

also t-Test für Korrelation, das bezieht sich aber dann nur auf eine
Korrelation, du willst dass 4 korrelationen gleichzeitig sig. werden,
bei unterschiedlicher Effektstärke.

Du kannst dann alpha durch 4 teilen, das macht die Stichprobe bisschen größer.

und als rho (effektstärke) würde ich die kleinste Ladung angeben.
rho = 0.05

das würde dann so ausschaun:

https://ibb.co/4m6tP7z

aber halt, du willst das 28 Korrelationen sig. werden
alpha = 0.05/ 28 = 0.00178--> 0.001
N wäre dann 73, das gibt sich nicht viel.

zwei gruppen wäre auch t test, mean two group
gibt dabei mal Effektstärke klein d = 0.2 ein:

https://ibb.co/Xx7gHdx

uff N = 1302

tja und nun?

lieben gruß
dutchie

[laylagold]

Hallo dutchie,

vielen Dank für deine schnelle Antwort!
Ich habe nun gelesen, dass sich Gpower scheinbar nicht eignet, um die minimale Stichprobengröße für eine konfirmatorische Faktorenanalyse zu errechnen. Ich hatte mich nämlich schon gewundert, warum das N so klein ist, was ich dort errechnet habe für meine erste Hypothese (dass sich die Faktorenstruktur sowie -ladungen replizieren lassen).

Für meine zweite Hypothese habe ich dann wie empfohlen den t test ausgewählt sowie Means: two independent groups.
Das alpha habe ich auf 0,05 gesetzt, einfach weil es gängig ist. Die Power auf 80%. Ich habe "two tails" eingestellt, weil nicht genau sicher ist, in welche Richtung sich die 2 Gruppen unterscheiden, auch wenn ich eine bestimmte Richtung in meiner Hypothese vermute. Nun meine Frage: Es gibt noch keine Forschung diesbezüglich. Heißt, ich kann die Effektstärke nicht schätzen. Ist es dann in Ordnung, einen mittleren Effekt vorauszusetzen? Mit d = 0.5 komme ich dann auf ein N = 128. Sprich in beiden Gruppen müssen jeweils 64 Teilnehmer sein. Das empfinde ich noch als machbar.
Oder ist das methodisch total unsauber, und ich muss den Effekt unterschätzen?

Liebe Grüße zurück!

LG Layla

[dutchie]

Hallo Laylagold

Ich habe nun gelesen, dass sich Gpower scheinbar nicht eignet, um die minimale Stichprobengröße für eine konfirmatorische Faktorenanalyse zu errechnen.

Ja, das ist richtig, weil deine Methode das zu testen über confirmatorische FA
im Rahmen Strukturgleichungmodelle (SEM) läuf, diese N = 73 von oben sind nur als Anfangsgröße
der Diskussion der N zu verstehen, für ein SEM ist das zuwenig, zumal dort bei ML auch NV bedingung ist
und dann hängt das von der Verteilung, ab schief ja /nein, Item mehr oder wenig schwierig usw. Chaos.

Du hast 28 item, bei 4 Faktoren confirmtorisch FA müsste man googln,
kann sein das da was im Bortz steht, ich würde überschlagen 10 VP pro Item = 280
wenn die Vorrausetzungen stimmen, ist aber letztlich nicht bestimmbar,
das kannst du auch so darlegen...letztlich ist mehr immer besser als wenig.

für die zweite Hypo, du siehst worauf der gpower quatsch hinausläuf,
man bastelt so lang rum bis eine Stichprobengröße rauskommt die einem passt.

Es kommt nun auf die Zielsetzung an, du hast einen Fargebogen von englisch ins deutsch übersetzt.
Aber Kern des Ganzen ist eigentlich das Testen der Gruppenhypothese.

Es gibt noch keine Forschung diesbezüglich. Heißt, ich kann die Effektstärke nicht schätzen. Ist es dann in Ordnung, einen mittleren Effekt vorauszusetzen?

nein, das machst du vielleicht nur um deine Stichprobe zu drücken,
two tail wäre ok, power 80% auch ok

du gibst in deiner Diskussion der Stichprobengröße beide an d für kleine und mittel.
bei klein komm ich auf 788, das ist zu viel,
und aus ökonomischen organistorischen Gründen nicht realisierbar! (laber Laber)

Die Stichprobengröße ergibt sich nicht indem du auf irgendeien Computerbutton drückst.
Die ergibt sich aus alldem Gesagten, plus des Aufwands der Erhebung.
Wenn du online unterwegs bist sind 280 kein Problem, man muss bisschen kämpfen,
aber es gibt auch BAs mit über 500. 788 geht nicht.

... nach all dem gesagten sind 200 ein guter kompromiss

du hast eine gute chance einen mittlern Effekt zu entdecken, zumal das neuland ist
soll der Effekt sich ruhig selber melden, bevor man ihn mit einer zu großen Stichprobe erzwingt.
und da an der Validität der englischen Version kein Zweifel besteht,
und der überzeugung, das die Übersetzung geklappt hat, ist bei Item NV
die Funktion einer FA sichergestell, ...wie auf einem Basar
aber mehr wäre besser...

Du musst das auch mit deinem Betreuer bequatschen.

lieben Gruß
dutchie

[laylagold]

Hallo dutchie,

nochmal vielen lieben Dank für deine Zeit, die du in die Antwort investiert hast!
Für mich nehme ich daraus jetzt mit, dass ich zumindest für die zweite Hypothese die minimale Stichprobengröße mittels Gpower mit einem alpha von 0.05 und einer Power von 80% berechnen kann. Die N = 128 sind für mich ein guter Hinweis, sodass ich während der Erhebung darauf achten kann, jeweils 64 Probanden aus Gruppe 1 und Gruppe 2 zusammenbekommen muss.

Für die Berechnung der Stichprobengröße für die CFA stehe ich leider nach wie vor auf dem Schlauch. Ich habe viele Studien gelesen, doch finde ich bisher kein geeignetes Programm, mittels dem ich die Größe berechnen kann. Klar ist mir geworden, dass keinesfalls eine rule of thumb angewendet werden sollte, oder man sich Konventionen wie 300 = gut hingeben sollte, da nicht valide und nicht für jeden Kontext anwendbar.
Solltest du noch eine Idee haben, wie ich die Stichprobengröße speziell für die CFA berechnen kann, wäre ich dir extrem dankbar! Aber auch wenn nicht, danke vielmals für deinen hilfreichen Input!

LG Layla

[dutchie]

hallo laylagold,

Ich kenn kein Programm für eine CFA, das macht auch Sinn
weil das erstmal "nicht unbedingt" als Hypothesentest aufgefasst werden kann,
da geht es auch um mathematische Berechenbarkeit, und die muss sich daran
orientieren was du für daten reinsteckst, es kann sein das der PC abstürtzt
(ok mittlerweile nicht mehr), oder dass du spooky fehlermeldungen generierst
oder nur quatsch rauskommt. Das ist nicht zu kalkulieren.
Vor allem weil du jetzt noch gar nicht weißt wie deine Daten dann ausschauen.

Bezüglich rule of thumb hast du im Kern recht, aber dir bleibt nichts anderes übrig.

Meine Einschätzung: du kannst das für eine CFA nicht berechnen!, bestenfalls
simulieren daraus resultieren diese rule of thumb, falls du dafür eine Referenz
brauchst kannst du dich an irgendeine statistische Beratungsstelle wenden,
vielleicht wissen die mehr, bei dir an der Uni, oder kurze mail ans Rechenzentrum Trier
oder UNI Dortmund Statistik...

...bevor du dich im suchen und internet verzettelst.

lieben Gruß
dutchie

[dutchie]

... und noch was
du hast eine klar umrissene Fragestellung
du musst nur nach artikeln schaun die dasselbe
gemacht haben, CFA mit X Item und bei Y dimensionen
die dort verwendeten Stichrobengrößen berichten...fertig

aber irgendwie willst du genauer sein als möglich ist

[laylagold]

Hallo dutchie,

ganz lieben Dank für die Hilfe!! Ich bin auf jeden Fall ein gutes Stück vorangekommen.
Dir noch einen schönen Abend!

LG Layla