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All main topics / Psychologie / Statistik

VO Ausgewählte Methoden (175 Cards)

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120
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Wie ist der Zusammenhang zwischen N und Effektgröße (bei fixer Signfikanz und Testmacht)?
α = .05 einseitig / Testmacht 1 − β = .80

Benötigtes n pro Gruppe, um einen Effekt gewählter Größe mit einer Testmacht von 80% und bei einseitiger Testung mit einer Fehlerwahrscheinlichkeit von 5% statistisch signifikant nachweisen zu können.

Tags: Effektgröße, Optimaler Stichprobenumfang, Stichprobe
Source: VO07
121
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0
Was ist der Zusammenhang zwischen der Stichprobengröße (N) und das Verwerfen der H0?
Wechselseitige Zusammenhänge zwischen N, Power, Effektgröße und Signifikanzniveau veranschaulichen noch ein weiteres Phänomen:
Mit steigendem N wird jede beliebige H0 mit Sicherheit verworfen

  • Ist Stichprobe groß genug, kann jeder beliebig kleine Effekt signifikant werden
  • Andererseits: selbst wenn ein Effekt existiert, kann die Stichprobe schlicht zu klein sein, um Signifikanz erreichen zu können underpowered study
  • Verwerfen der H0 bedeutet nicht unbedingt, dass ein bedeutsamer Effekt gefunden wurde
  • Beibehalten der H0 bedeutet nicht unbedingt, dass kein Effekt existiert


Veranschaulichung Zusammenhang N und p
Bsp.: Mittelwertsvergleich, t-Test für unabhängige Stichproben
M1= 100, M2 = 105, SDpooled = 25
...kleiner Effekt (d = 0.2)


Ist inhaltliche Interpretation, dass Effekt von d = 0.2 im gegebenen Fall bedeutsam, dann sind Studien dieser Größe schlicht zu klein und underpowered, um ihn zu belegen.

Unterste zwei Zeilen:

Ist inhaltliche Interpretation, dass Effekt von d = 0.2 im gegebenen Fall unbedeutend, dann erbringen Studien dieser Größe irrelevante signifikante Ergebnisse.
Tags: Effektgröße, Optimaler Stichprobenumfang, Signifikanz, Stichprobe
Source: VO08
141
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0
Was besagt das zentrale Grenzwerttheorem?
Zentrales Grenzwerttheorem
Besagt, dass z.B. Mittelwerte sich ab etwa N = 30 normalverteilen, unabhängig von eigentlicher Verteilung der Messwerte - trägt zur Robustheit parametrischer Verfahren bei.

Bei größeren Stichproben (N > 30) sind insbesondere Verteilungsannahmen für parametrische Tests häufig vernachlässigbar.

Generell lässt sich folgern, dass, wenn nur kleine Stichproben (N < 30) untersucht werden können (vgl. Bortz & Lienert, 2008, S. 52)
  • Nicht-parametrisch getestet werden sollte
  • Möglichst große Effekte untersucht werden sollten
  • Signifikante Ergebnisse i. d. R. auch auf große Effekte schließen lassen - Replikation wichtig !
Tags: nicht-parametrische Verfahren, parametrische Verfahren, Stichprobe
Source: VO09
Flashcard set info:
Author: coster
Main topic: Psychologie
Topic: Statistik
School / Univ.: Universität Wien
City: Wien
Published: 21.06.2013
Tags: Tran, SS2013
 
Card tags:
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