Statistik: was ist die PRÜFGRÖSSE und wie berechnet man sie?

1 Antwort

Prüfgröße, Effektstärke und Teststärke sind drei unterschiedliche Konzepte.

Die Prüfgröße (Synonym: Teststatistik) wird unterschiedlich berechnet, je nachdem, ob es ein z Test, t Test, Chi-Quadrat-Test oder F Test ist. Mit der Prüfgröße wird entschieden, ob die Daten gegen die Nullhypothese sprechen oder nicht. Wenn die Daten gegen die Nullhypothese sprechen, spricht man von einem signifikanten Effekt.

Eine Effektstärke sagt etwas darüber aus, wie groß dieser Effekt ist, wie sehr also die Daten von dem abweichen, was die Nullhypothese behauptet. Die Effektstärke hängt mit der Prüfgröße zusammen: je mehr die Prüfgröße von dem Wert abweicht, den die H0 im Durchschnitt für die Prüfgröße impliziert, umso größer die Effektstärke. Mit der Effektstärke kann man etwas über die praktische Bedeutsamkeit des Ergebnisses aussagen (es macht einen Unterschied, ob bspw. der Vorteil eines Medikaments gegenüber einem Placebo klein, mittel oder groß ist).

Die Teststärke ist was ganz Anderes. Eine Teststärke ist eine Wahrscheinlichkeit, die für den Fall gilt, dass in der Population die Alternativhypothese wahr ist. Für diesen Fall gibt Dir die Teststärke an, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass Du ein Studienergebnis erhältst, dass gegen die H0 spricht (also statistisch signifikant ist).


Sphil3ia 
Beitragsersteller
 01.07.2022, 16:40

dankeschön!
Noch ne andere Frage: Für den z-Test kann ich ja mit Formeln die Teststärke berechnen. Aber beim t-Test geht das nicht oder? Weil beim t-Test kann man die Teststärke doch nur mit G Power berechnen..