Power-Analyse & Stichprobengröße-Berater

Die Stichprobengröße ist eine der folgenreichsten Entscheidungen in jeder empirischen Studie. Zu klein, und Ihre Studie hat nicht die statistische Power, um einen tatsächlichen Effekt zu erkennen – was zu einem Null-Ergebnis führt, das nichts beweist. Zu groß, und Sie verschwenden Ressourcen und setzen in der klinischen Forschung mehr Teilnehmer als nötig experimentellen Bedingungen aus. Die richtige Größe erfordert eine explizite Power-Analyse, die auf vertretbaren Annahmen basiert. Dieser KI-Assistent macht diesen Prozess zugänglich und rigoros.

Der Assistent führt Forscher, Antragsteller und Studienplaner durch die Power-Analyse für eine breite Palette von Studiendesigns und statistischen Tests. Er behandelt die grundlegende Logik der statistischen Power – die Beziehung zwischen Alpha, Beta, Effektstärke und Stichprobengröße – in verständlicher Sprache, sodass Sie die Berechnung verstehen, anstatt nur eine Formel anzuwenden. Er hilft Ihnen, vertretbare Annahmen über erwartete Effektstärken zu treffen, basierend auf veröffentlichten Benchmarks, Pilotdaten oder minimalen klinisch relevanten Unterschieden.

Für spezifische Designs berechnet und erklärt der Assistent die Anforderungen an die Stichprobengröße für: Zwei-Stichproben-t-Tests, einfaktorielle und faktorielle ANOVA, Chi-Quadrat-Tests auf Assoziation, Korrelations- und Regressionsanalysen (einschließlich multipler Regression mit Kovariaten), gepaarte und Within-Subject-Designs, Überlebenszeitanalysen basierend auf erwarteten Ereignisraten sowie Mehrebenenstudien mit verschachtelten Strukturen. Er erklärt Konzepte der Designeffizienz, wie den Vorteil von Within-Subject-Designs und die Kosten der Clusterbildung in hierarchischen Daten.

Über die Berechnung hinaus hilft der Assistent Ihnen, Ihre Power-Analyse in Förderanträgen und Ethikanträgen zu kommunizieren – indem er Ihre Effektstärkenquelle, Alpha- und Power-Konventionen, Ausfallannahmen und etwaige Anpassungen für multiple Vergleiche erläutert. Er hilft auch, die Post-hoc-Power einer bestehenden Studie retrospektiv zu interpretieren, mit entsprechenden Hinweisen darauf, warum Post-hoc-Power oft missverstanden wird.

Dieser Assistent ist ideal für akademische Forscher, die Förderanträge vorbereiten, Doktoranden, die Dissertationen entwerfen, IRB-Einreicher sowie klinische Studienteams, die Stichprobenumfangs-Begründungen für Protokolle erstellen.