Stichprobenumfang-Rechner — Kostenloser Online-Rechner
Stichprobenumfang-Rechner
Eine G*Power-Alternative — berechnen Sie den nötigen Stichprobenumfang aus Effektstärke, Alpha und Teststärke.
Parameter
Mittlerer Effekt — der in sozialwissenschaftlicher Forschung am häufigsten verwendete Wert.
Das Ergebnis erscheint hier
Geben Sie die Parameter ein und klicken Sie auf „Berechnen“.
Kurzanleitung
- Cohen's d: 0.2 klein, 0.5 mittel, 0.8 großer Effekt
- Cohen's f: 0.1 klein, 0.25 mittel, 0.4 groß (ANOVA)
- Pearson r: 0.1 klein, 0.3 mittel, 0.5 groß (Korrelation)
- α = 0.05: Standard in den Sozialwissenschaften
- Teststärke = 0.80: Empfehlung nach Cohen (1988)
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| Erreichte Teststärke | — |
| Effektstärke | — |
Interpretation
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Berichterstattung im APA-Format
Methodik
Was ist eine Poweranalyse?
Die Teststärke (1−β) ist die Wahrscheinlichkeit, einen tatsächlich vorhandenen Effekt zu entdecken. Die Poweranalyse berechnet den minimalen Stichprobenumfang, um das Zielniveau (meist 0.80) zu erreichen. Eine zu kleine Stichprobe führt dazu, dass echte Effekte übersehen werden (Fehler 2. Art).
Wissenschaftliche Quelle
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.
Faul, F. et al. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program. Behavior Research Methods, 39(2), 175–191.
Was ist der Stichprobenumfang?
Ein Stichprobenrechner bestimmt, wie viele Teilnehmende eine Studie für die gewünschte Teststärke benötigt. Eine zu kleine Stichprobe übersieht echte Effekte (geringe Teststärke); eine zu große verschwendet Ressourcen und kann kleine, praktisch bedeutungslose Unterschiede signifikant erscheinen lassen. Der richtige Stichprobenumfang ist sowohl ethisch als auch methodisch geboten.
Verwenden Sie ihn in der Planungsphase, bevor Sie mit der Datenerhebung beginnen. Die meisten Gutachterinnen und Gutachter verlangen eine Begründung des Stichprobenumfangs. Sie können t-Tests für unabhängige Stichproben, ANOVA, Korrelations- oder Chi-Quadrat-Analysen planen.
Effektstärke Cohens d: 0.2 klein, 0.5 mittel, 0.8 groß. f (ANOVA): 0.10 klein, 0.25 mittel, 0.40 groß. r (Korrelation): 0.10 klein, 0.30 mittel, 0.50 groß. Ergebnis: Das berechnete n ist die Mindestzahl an Teilnehmenden pro Gruppe; ein Aufschlag von 10–20 % für Ausfälle und Absagen wird empfohlen.
Häufig gestellte Fragen
Ich kenne die Effektstärke nicht — was soll ich eingeben?
Verwenden Sie die Effektstärke, die ähnliche Studien in der Literatur berichten. Liegen keine Angaben vor, ist ein mittlerer Effekt (d = 0.5, f = 0.25) ein anerkannter, konservativer Ausgangspunkt.
Ich erreiche den berechneten Stichprobenumfang nicht — was tun?
Sie können eine größere Effektstärke anstreben oder die Teststärke auf 0.70 senken. Benennen Sie diese Einschränkung transparent im Methodenteil.
Möchten Sie diese Analyse lieber einem Experten überlassen, statt sie selbst durchzuführen?
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