Kommentare zu: Fallzahlberechnung für Korrelationen https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/ Statistik leicht gemacht - mit der Statistik-Expertin Daniela Keller Mon, 27 Apr 2020 09:02:01 +0000 hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 Von: Daniela Keller https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/#comment-6675 Mon, 27 Apr 2020 09:02:01 +0000 https://statistik-und-beratung.de/?p=998#comment-6675 Als Antwort auf Kimberly.

Hallo Kimberly,

Du kannst dazu unterschiedlich vorgehen. Z.B. über „t-tests“, „Linear bivariate regression: One group, size of slope“. Hier wirst Du dann kein Effektstärkemaß, sondern Infos zur erwarteten Steigung (Regressionskoeffizient) und Standardabweichungen der Variablen eingeben.
Oder Du nimmst „t-tests“, „Linear multiple regression: fixed model, single regression coefficient“. Hier musst Du dann Dein Effektstärkemaß f2 verwenden.

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LG Daniela

]]> Von: Kimberly https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/#comment-6504 Tue, 14 Apr 2020 11:45:42 +0000 https://statistik-und-beratung.de/?p=998#comment-6504 Guten Tag Frau Keller,

Beispiel 1 eignet sich ja, wie Sie geschrieben haben, für zwei metrische Variablen.
Wie kann ich den Stichprobenumfang für zwei metrische Variablen bei einer geplanten bivariaten, linearen Regression in G*Power ermitteln?
Über eine Erklärung (insbesondere test family und statistical test) würde ich mich sehr freuen!
In dem Fall müsste man bei effect size glaube ich f2 mit 0.02/0.15 und 0.35 für klein/mittel/groß nehmen, oder?

Danke für die Unterstützung und viele Grüße

]]> Von: Daniela Keller https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/#comment-3513 Thu, 13 Jul 2017 18:14:54 +0000 https://statistik-und-beratung.de/?p=998#comment-3513 Als Antwort auf Dr. Martin Eidmann.

Danke für die Ergänzung!

]]> Von: Dr. Martin Eidmann https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/#comment-3509 Thu, 13 Jul 2017 13:53:40 +0000 https://statistik-und-beratung.de/?p=998#comment-3509 Die Einteilung der Zusammenhangsstärken ist nur schwer in eine solche Bewertung zu bringen. Bei Aggregatdaten bspw. Korrelationen von Merkmalen, die nicht auf Individualdaten zurückzuführen sind, hat man häufig sehr hohe Korrelationen. Währenddessen würde ich Korrelationen von Individualdaten z. B. Kundenzufriedenheitsnalysen etc.eine signifikante Produkt-Moment-Korrelation oder Spearmans-Korr von 0.49 nicht als mäßigen, sondern deutlicheren Zusammenhang beschreiben. Dies lässt sich auch theoretisch gut begründen, denn im Falle der Gesamtzufriedenheit ist selten ein Merkmal allein verantwortlich zur Erklärung der Streuung. Wenn also ein einzelnes Merkmale mit r = 0.49 als R-Quadrat schon die entsprechende Varianz allein erklärt ist das viel. Letztlich hat man es in der Welt fast immer mit einem multikausalem Modell zu tun. Dies kann man multivariat gut durch die Verknüpfung von Faktoren- und Regressionsanalyse berechnen. Wer mit kleinen Fallzahlen arbeiten muss, kann auch metrische Daten auf nominales Niveau zusammenfassen (Dichotomisierung) und dann auf Basis von Chi-Qudrat die Residualwerte der Abweichungen von empirischen und statistischen Erwartungswerten einzelner Tabellensegmente (Konifigurationsfrequenzanalyse) berechnen. Hier zeigen bereits Abweichungen kleiner Fallzahlen signifikante Resultate.

]]> Von: Daniela Keller https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/#comment-2283 Tue, 22 Mar 2016 20:27:12 +0000 https://statistik-und-beratung.de/?p=998#comment-2283 Als Antwort auf Jenny.

Hallo Jenny,
das ist die grunsätzliche Frage, wann es Sinn macht, einseitig zu testen. Meiner Ansicht nach nur, wenn man die andere Richtung komplett ausschließen kann. Das kann ich unter Umständen nicht, selbst wenn ich einen positiven Zusammenhang „erwarte“.
Schöne Grüße
Daniela

]]> Von: Daniela Keller https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/#comment-2282 Tue, 22 Mar 2016 20:25:56 +0000 https://statistik-und-beratung.de/?p=998#comment-2282 Als Antwort auf Sara.

Hallo Sara,
was hast Du genau vor? Die Fallzahl für die Korrelation mit GPower bestimmen oder die Korrelation selbst mit SPSS rechnen? Letzteres geht mit „Analysieren -> Korrelation -> Bivariat“ und dort „Spearman“ aktivieren.

Weitere Fragen könnt ihr gern in meiner Facebook-Gruppe Statistikfragen https://www.facebook.com/groups/785900308158525/ diskutieren.

Schöne Grüße
Daniela

]]> Von: Sara https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/#comment-2271 Sun, 20 Mar 2016 21:19:37 +0000 https://statistik-und-beratung.de/?p=998#comment-2271 Liebe Daniela Keller

Vielen Dank für diese Infos. Ich möchte die G Power gerne für Spearman Korrelationen berechnen. Wie kann ich diese im SPSS berechnen?

Vielen Dank!!

]]> Von: Jenny https://statistik-und-beratung.de/2014/07/fallzahlberechnung-fuer-korrelationen/#comment-2270 Sun, 20 Mar 2016 10:51:18 +0000 https://statistik-und-beratung.de/?p=998#comment-2270 Hallo Daniela,

in der Fallbeschreibung zu Beispiel 1 steht, dass ein positiver Zusammenhang erwartet wird. Warum wird dieser Test dann nicht als one-tail-test behandelt (Eingabe in g*power: tails: two)?

Danke und viele Grüße
Jenny

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