Effekt- u.Teststärkeanalyse bei nonparametrischen Verfahren?

[lblume]

Hallo ihr Lieben!

Mit Interesse habe ich die gesamten Forumsbeiträge durchforstet, konnte jedoch keine Antwort auf meine Fragen finden.

Ich habe eine Prä-Post-Messung bei 9 PatientInnen mit 2 Screeningbögen, die unterschiedliche Symptome messen durchgeführt. Meine Fragestellung bezieht sich darauf, ob eine Veränderung der Symptome innerhalb der stationären Behandlung durchgeführt werden konnte.
Zur Überprüfung der Unterschiedshypothese habe ich den Vorzeichenrangtest von Wilcoxon genommen, da ich eine Normalverteilung mittels QQPlot ausschließe, bzw. sie bei den paar Leuten nicht sicher annehmen kann.
Die Ergebnisse sind statistisch nicht signifikant.

Das was ich nun berechnen möchte ist der Stichprobenumfang den ich gebraucht hätte, um ein signifikantes Ergebnis zu erhalten!!

Leider bin ich ein wenig ratlos wie ich da bei nonparametr. Verfahren vorgehen soll. In der Literatur wird gesagt, man soll die parametrischen Verfahren zur Berechnung der Effektstärke- und Teststärkeberechnung nutzen, da diese wenigstens eine grobe Orientierung geben. Das scheint mir aber sehr waage zu sein!?!?!

und um Abschätzen zu können wieviel Personen ich benötige um mit ausreichender Teststärke einen Effekt zu finden muss ich doch die Effektstärke berechnen richtig?

Ich bin kurz vorm Durchdrehen und wäre über jede Hilfe sehr dankbar!!!


Liebe Grüße
Laura

[drfg2008]

Zum Berechnen des optimalen Stichprobenumfangs eignet sich G*Power.

Wüsste aber auch nicht, dass G*Power für diesen NP Test eine Berechnung anbietet und kennne auch nur den Hinweis, dann auf äquivalente parametrische Tests auszuweichen. Allerdings gibt es Untersuchungen zur sog. asymptotisch relativen Effizienz eines Verfahrens (A.R.E.). Zur Literatur: Büning (hier auch die umfangreiche Lit. Liste im Anhang). Paramterische Verfahren/ Methoden (wie etwa die Varianzanalyse, t-Test, etc. sind unter perfekter N~Vtlg. am effizientesten. Bei nicht N~verteilten ZV verlieren sie an Effizienz. Schon von daher sind die Berechnungen von sog. optimalen Stp. Umfängen (Cohen) sehr wage. Denn eigentlich ist in der Empirie nie vom optimalen Zustand auszugehen. Daher bleiben immer relativ große Unschärfen in der Statistik und wer sich darauf einlässt, benötigt ein gewisses Maß an Toleranz.

[lblume]

Ah ok, das Programm habe ich, jedoch auch keine passende Berechnung gefunden. Es gibt zwar unter den "t-tests" eine Option "Means: wilcoxon signed rank test (matched pairs)", was genau hierbei berechnet wird lässt sich aber nicht auf der homepage der uni Düsseldorf finden. Wir bestimmt eine post hoc Teststärkeberechnung sein!? Ich denke, ich komme um eine hypothetische Berechnung eines Stichprobenumfangs für "zukünftige Studien" nicht herum, irgendwas muss ich ja angeben, um mein nicht signifikantes Ergebnis zu rechtfertigen (-> kleines N). Kann man das so machen?

[lblume]

Oh, ich hätte noch eine Frage:/

Ich habe ja 2 Bögen aus denen ich für Nr.1 einen Gesamtwert+ 3 Subskalenwerte ermittelt und prä-post getestet habe, für Nr.2 den Mittelwert der Einzelwerte als Gesamtwert gebildet habe+prä-post-vergleich.

Wenn ich nun einen "optimalen" Stichprobenumfang angeben möchte, mit dem ein Effekt eventuell entdeckt worden wäre, muss ich das nun für meine 5 Variablen machen? Ist irgendwie verständlich was die eigentliche Frage sein soll?

Bogen1: Gesamtwert, Subskala1, Subskala2, Subskala3
Bogen2: Mittelwert der einzelnen Itemwerte

--> alle Vergleich prä-post --> n.sign. --> für jeden Stichpr.umfang berechnen oder den prägnantesten herausgreifen (also N (max)) ?