Statistics Done Wrong - Statistik richtig anwenden und gängige Fehler vermeiden -- Deutsche Ausgabe

Kapitel 2: Teststärke und Stichprobenumfang

Wie Sie gesehen haben, lassen sich echte Effekte durchaus übersehen, wenn man nicht genügend Daten sammelt. So könnten Sie möglicherweise eine brauchbare Medizin nicht erkennen oder eine wichtige Nebenwirkung nicht bemerken. Wie aber lässt sich feststellen, wie viele Daten gesammelt werden sollten?

Die Antwort auf diese Frage liefert das Konzept der Teststärke​ (auch Power​ genannt). Sie gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein statistischer Test einen Effekt bestimmter Größe von reinem Zufall unterscheiden kann. Ein Test wird beispielsweise den durch das Verabreichen eines Medikaments erzielten ...