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Aktive Benutzer in diesem Thema

  1. #11
    Ldr DptoObviousResearch
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    Wie groß ist denn der Effekt? Sind die Studienarme ausreichend gepowert (habt ihr eine Poweranalyse vorher gemacht? Wie ist die posthoc-Power? Erfüllt ihr die Daumenregel der multivariaten Regression von 15-25 Probanden pro Prädiktor?)?
    "Sterben ist durchaus im Erwartungshorizont.
    Wie meist in der Inneren."



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  2. #12
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    @Autolyse
    Es sind ingesamt 101 Probanden, die auch gleichmäßig auf die 4 Arme aufgeteilt sind. Prädiktoren habe ich 13. Ich weiß, dass das eigentlich zu viele sind, aber das lag daran, dass ich einige Variablen in Dummy-Variablen umcodieren musste. Ist aber auch so mit meiner Betreuerin abgesprochen. Sie meinte, das wäre okay bzw. hat es selber entschieden.
    Das R^2 beträgt 0,138. Darauf habe ich die Effektstärke f^2 = 0,160 berechnet, was einem mittleren Effekt entspricht. Das Beta liegt bei 0,372.
    Eine Poweranalyse haben wir nicht gemacht und auch keinen Post-hoc Test, da man den angeblich hier nicht braucht.

    @Feuerblick
    Das Studiendesign wurde für die Validierungsstudie, die meine Betreuerin durchführt, entwickelt. Sie hat die Antwortskala leicht verändert und möchte diese neue Version jetzt validieren. Am Anfang hieß es auch, dass die 4 Versionen für mich irrelevant sind, da mein Thema eigentlich ist, inwiefern sich sozialer Rückhalt auf die Lebensqualität auswirkt. Aber trotzdem sollte dann doch der Studienarm berücksichtigt werden in der Regression und ist jetzt eben signifikant geworden.



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  3. #13
    Ldr DptoObviousResearch
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    Die Analyse ist unterpowert. Unterpowerte Arbeiten haben nun einmal schwankende Ergebnisse und schlicht mehr Variabilität.

    Habt ihr eine Kolinearitätsdiagnose gemacht? Gibt es da Auffälligkeiten?
    Wie ist denn das korrigierte R²?
    "Sterben ist durchaus im Erwartungshorizont.
    Wie meist in der Inneren."



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