Was ist effektstärke?

Effektstärke

Die Effektstärke ist ein Maß für die Stärke eines Effekts, beispielsweise die Stärke einer Beziehung zwischen zwei Variablen in einer Population oder eine schätzungsweise Populationsbeziehung basierend auf einer Stichprobe. Im Gegensatz zu Signifikanztests, die die Wahrscheinlichkeit messen, dass ein Effekt durch Zufall entstanden ist, quantifiziert die Effektstärke die Größe des beobachteten Effekts.

• Warum ist Effektstärke wichtig? Effektstärke ermöglicht es Forschern, zu beurteilen, ob ein Ergebnis nicht nur statistisch signifikant, sondern auch praktisch relevant ist. Ein Ergebnis kann statistisch signifikant sein, aber eine sehr kleine Effektstärke aufweisen, was bedeutet, dass der Effekt in der realen Welt wahrscheinlich nicht bedeutsam ist.

• Verschiedene Maße der Effektstärke: Es gibt verschiedene Arten von Effektstärken, die je nach Art der Daten und der Forschungsfrage verwendet werden können. Einige gängige Maße sind:

  • Cohen's d: (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Cohen's%20d) Misst die standardisierte Differenz zwischen zwei Mittelwerten. Wird häufig bei t-Tests verwendet.
  • Korrelationskoeffizient (r): (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Korrelationskoeffizient) Misst die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen.
  • Eta-Quadrat (η²): (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Eta-Quadrat) Misst den Anteil der Varianz in der abhängigen Variablen, der durch die unabhängige Variable erklärt wird. Wird häufig bei ANOVA verwendet.
  • Omega-Quadrat (ω²): Ähnlich wie Eta-Quadrat, aber weniger anfällig für Überschätzung der Effektstärke in der Population.
  • Odds Ratio (OR): (https://de.wikiwhat.page/kavramlar/Odds%20Ratio) Misst die Stärke der Assoziation zwischen einer Exposition und einem Ergebnis in Fall-Kontroll-Studien oder Kohortenstudien.

• Interpretation der Effektstärke: Die Interpretation der Effektstärke hängt vom verwendeten Maß und dem Forschungskontext ab. Allerdings gibt es allgemeine Richtlinien:

  • Cohen's d:
    • 0.2 = kleiner Effekt
    • 0.5 = mittlerer Effekt
    • 0.8 = großer Effekt
  • Korrelationskoeffizient (r):
    • 0.1 = kleiner Effekt
    • 0.3 = mittlerer Effekt
    • 0.5 = großer Effekt

• Effektstärke und Stichprobengröße: Große Stichproben können zu statistisch signifikanten Ergebnissen führen, auch wenn die Effektstärke gering ist. Umgekehrt kann eine kleine Stichprobe dazu führen, dass ein relevanter Effekt nicht signifikant wird. Daher ist es wichtig, die Effektstärke und die Stichprobengröße gemeinsam zu berücksichtigen.

• Berichterstattung der Effektstärke: Die Berichterstattung der Effektstärke ist ein wichtiger Bestandteil der guten wissenschaftlichen Praxis. Sie ermöglicht es anderen Forschern, die Relevanz der Ergebnisse zu beurteilen und die Ergebnisse über Studien hinweg zu vergleichen.