R in a Nutshell

Kapitel 19. Poweranalyse

Für die Planung einer Datenerhebung oder -analyse ist es oft sinnvoll, zu wissen, wie viele Daten man braucht, um nicht zu Unrecht die Nullhypothese beizubehalten. Wenn es in der Population, die wir untersuchen, einen praktisch bedeutsamen Effekt gibt, wollen wir ihn mit unseren Stichprobendaten auch nachweisen können, was unter anderem von der Größe der Stichprobe abhängig ist. Umgekehrt kann man fragen, wie sicher ein Signifikanztest einen Effekt bei einer vorgegebenen Stichprobengröße nachweisen kann beziehungsweise wie groß das Risiko des Tests ist, den Effekt nicht anzuzeigen. In R gibt es verschiedene Funktionen zur Power- oder Teststärkeanalyse von Signifikanztests.