Deutsches R-Forum

Hi!

Sagen wir, ich will Probanden mit und ohne Brille Bilder zeigen und beweisen, dass mit Brille mehr Bilder erkann werden, als ohne. Die Frage lautet, wieviele Probanden brauche ich, um das mit einer gegebenen Power (sagen wir 90%) berechnen zu können. Ich bin bereit anzunehmen, dass in der einen Messbedingung 40% der Bilder richtig erkannt werden, in der anderen 60%

Ich kenne die Funktion power.prop.test, die wie folgt aussieht: Und die mir eine Fallzahl von 2 mal 129 Probanden vorschreibt.

Blöderweise ist das eine Power-Analyse für unverbundene Stichproben, ich will aber verbundene Stichproben untersuchen: Jeder Proband soll einmal mit und einmal ohne "Brille" Bilder erkennen. Ich erhoffe mir dadurch auch eine geringere Fallzahl.

Normalerweise stütze ich mich bei Poweranalysen gerne auf das pwr-Paket. Die Hilfe zu pwr::pwr.2p.test äußert sich aber nicht zur Frage der Verbundenheit von Stichproben und das Ergebnis enspricht dem von oben Kann mir jemand mit einer Formel oder einer R Funktion für die Fallzahlanalyse helfen?


LG,
Bernhard

Oh jeh,

ich habe gerade nochmal nachgedacht. Ich dachte, ich hätte eine klassische Situation für einem McNemar - Test und brauche einfach eine Power-Analyse dafür. Tatsächlich muss ich aber damit rechnen, dass es für jeden Probanden unterschiedliche "wahre" Erkennungsraten gibt. Das heißt, dass meine Analyse eher auf ein mixed-effects-Model hinausläuft. Ich hätte dann die Sehfähigkeit der Probanden als random effect, die Erkennbarkeit jedes Bildes als random effect und den Unterschied zwischen den beiden Untersuchungsbedingungen als fixed effect. Das wird in Sachen Fallzahlschätzung wahrscheinlich die Hölle, oder?

LG,
Bernhard

Das wird in Sachen Fallzahlschätzung wahrscheinlich die Hölle, oder?

Nö. Würde das simulieren...
Siehe hier und da.

Ach Eduard, was würde ich ohne Dich machen? Danke!

Bernhard