Hallo Maria,

wenn deine Analysen nur deskriptiv sein sollen, dann brauchst du so eine Fallzahlplanung, basierend auf einem geplanten Signifikanztest nicht.

LG Daniela

Hallo Laura,

sind das zwei Hypothesen? Also eine für Männer und eine für Frauen? Dann basierst Du Deine Fallzahlplanung auf einer Korrelation (vermutlich Pearson, wenn beide Variablen metrisch sind und Du mit Normalverteilung planst).
Es könnte aber auch sein, dass Du eine Hypothese hast, die besagt, ob es einen Unterschied im Zusammenhang der beiden Variablen zwischen den Geschlechtern gibt. Dann wäre das eine Moderationsanalyse und Du müsstest dafür die Fallzahl bestimmen.

LG Daniela

Meine Forschungsfrage lautet: Gibt es Unterschiede in Abhängigkeit vom Geschlecht, ob und wie stark ein Zusammenhang zwischen einer exzessiven Smartphone-Nutzung und depressiven Verstimmungen in der ALtersgruppe xy besteht?

Ich will also vergleichen, ob es einen Zsh. bei den Männern zwischen der Smartphone-Nutzung und depr. Verstimmungen gibt und wenn ja, wie stark der ist. Und das Gleiche bei den Frauen. Dafür will ich einen FRagebogen entwerfen, der zu Beginn das Geschlecht abfrägt.

Vielleicht kannst du mir weiterhelfen. Effekt soll mittel sein und Alpha-Fehler 0.05..

Danke und liebe Grüße, Laura

Hallo Simone,

die Analyse später wird wohl (wenn die Voraussetzungen erfüllt sind) auf eine Varianzanalyse mit Messwiederholung hinaus laufen. Da ist das Effekstärkemaß das Eta-Quadrat. Ein Wert von 0,09 gilt da ca. als mittlerer Effekt. Basierend darauf kannst Du mit G*Power die Fallzahl ausrechnen.

LG Daniela

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Es soll von 20 Patienten der Effekt einer Behandlung auf bestimmte Parameter im Blut angeschaut werden. Das Blut wird vor der Behandlung abgenommen und zwei mal danach ( nach 6 und 12 Monaten). Es soll ein mittlerer Unterschied nachgewiesen werden. Wie analysiere ich hier die effektstärke mit G power? Könntest du mit hierbei bitte helfen? Danke

Hallo Erhard,

vielen Dank für Deine Frage. Ja, Du hast recht: Wieviele Du befragen musst hängt von der gewünschten Genauigkeit ab. Es hängt aber auch davon ab, welchen Anteilswert Du erwartest (eher 20 % oder eher 60 % oder…). Und bei der Genauigkeit spielen zwei Dinge eine Rolle: Die Breite des Konfidenzintervalls, das Du angeben willst (je breiter, desto ungenauer) und die Sicherheitswahrscheinlichkeit des Konfidenzintervalls (je höher, desto sicherer). Du könntest z.B. sagen, dass Du ein Ergebnis von 20% erwartest und dafür ein 95%-Konfidenzintervall (Wahrscheinlichkeit 95%) der Breite 10 angeben willst (von 15% bis 25%).
Mit diesen Angaben lässt sich dann die Fallzahl ermitteln.
Schau Dir dazu diesen Blogartikel an: https://statistik-und-beratung.de/2014/09/fallzahlberechnung-fuer-haeufigkeiten-mit-angabe-eines-konfidenzintervalls/

LG Daniela

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Hallo Anja,
mit dem Test, den Du in G*Power geplant hast, würdest Du untersuchen, ob die Tests unterschiedlich ausfallen (unterschiedliche Anzahl an positiven/negativen). Dafür müsstest Du aber auch irgendwo die erwarteten Anteile angegeben haben. Das kann ich aus Deinen Angaben nicht herauslesen.
Bei richtiger Angabe der erwarteten Anteile (sehr gering wegen der geringen Inzidenz) müsste dann eine deutlich größere Fallzahl herauskommen.
Aber ich weiß nicht, ob das wirklich das ist, was Dich hier inhaltlich interessiert: Ob sich die beiden Tests in den getesteten Anteilen unterscheiden. Vielleicht ist es eher interessant nachzuweisen, dass ein Test über bestimmten Werten für Sensitivität und Spezifität liegt?
LG Daniela
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