Statistische Power
Einfache Erklärung
Statistische Power sagt aus, wie gut eine Studie einen echten Unterschied erkennen kann, falls er vorhanden ist. Hohe Power bedeutet: wenig Risiko, einen wahren Effekt zu übersehen.
Fachliche Details
Die statistische Power (1-β) ist die Wahrscheinlichkeit, einen wahren Effekt zu entdecken, falls er existiert. Sie ist das Gegenstück zum Beta-Fehler (Typ-II-Fehler), der die falsche Annahme der Nullhypothese beschreibt. Eine Power von 80% bedeutet, dass bei 100 identischen Studien mit wahrem Effekt 80 davon statistisch signifikante Ergebnisse zeigen würden. Die Power hängt ab von: Effektgröße (größere Effekte sind leichter zu entdecken), Stichprobengröße (mehr Patienten = höhere Power), Variabilität der Messungen und gewähltem Signifikanzniveau. Studien werden meist für 80-90% Power geplant. Unzureichende Power führt zu negativ verlaufenden Studien trotz vorhandener Effekte. Post-hoc Power-Analysen nach negativen Studien sind umstritten, da sie oft niedrige Power zeigen und damit die Nullhypothese weniger glaubwürdig machen.
Verwandte Begriffe
Häufige Fragen
Wie hoch sollte die Power sein?
Meist 80-90% - das bedeutet, wahre Effekte werden in 8-9 von 10 Studien entdeckt.
Was beeinflusst die Power?
Stichprobengröße, Effektgröße, Variabilität der Daten und das gewählte Signifikanzniveau.
Können negative Studien trotzdem wertvoll sein?
Ja, wenn sie ausreichend Power hatten und gut durchgeführt wurden, sind auch negative Ergebnisse wichtig.