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// Mindeststichprobengröße bei der Korrelation ermitteln // Auch bei einer Korrelation ist es sinnvoll im Vorfeld den mindestens notwendigen Stichprobenumfang zu ermitteln. Einen vermuteten Effekt auch in der Stichprobe tatsächlich erkennen zu können (= Teststärke bzw. statistische Power) steht hierbei klar im Vordergrund und erfordert eine Mindeststichprobengröße. Ich verwende hierzu das pwr-Paket in R, welches mit der pwr.r.test()-Funktion die vermutete Effektstärke r (wahlweise mit den Größenklassen nach Cohen), den Fehler 1. Art (Alpha-Fehler), den Fehler 2. Art (Beta-Fehler) und ob zweiseitig oder einseitig getestet wird als Information benötigt. Im Ergebnis wird der Mindeststichprobenumfang ausgegeben. Am Ende zeige ich eine kleine Übersicht über typische Effektgrößen und verschiedene Power-Niveaus. Bei Fragen und Anregungen zu Mindeststichprobengröße bei der Korrelation ermitteln, nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc Literatur 📚 ========= Effektstärke r aus: Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological bulletin, 112(1), 155. Mehr Tutorials und Begleitmaterial: ============================ 🌐Meine Homepage: https://bjoernwalther.com/ 📘 Für die Leser unter euch: ======================= Mein Buch "Statistik mit R - Schnelleinstieg": https://amzn.to/3OzeLJI [Affiliatelink] ⭐Kanalmitglied⭐ werden: ======================= / @statistikampc_bjoernwalther Zeitstempel ⏰ ============ 0:00 Einleitung 0:06 pwr-Paket installieren und laden 0:35 Effektstärke eingeben 1:36 Alpha-Fehler eingeben 2:04 Teststärke (Power) eingeben 2:32 Alternativhypothese eingeben 2:53 Berechnung durchführen 3:23 Einseitige Testung 4:07 Übersicht zu verschiedenen Szenarien Kanal unterstützen? 🙌🏼 =================== Paypal-Spende: https://www.paypal.com/paypalme/Bjoer... Amazon Affiliate-Link: http://amzn.to/2iBFeG9 Danke für eure Unterstützung! ♥