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Power für Versuchsplanung

Stell dir vor, du sammelst für deine Studie eine Stichprobe von 100 Personen und investierst Zeit und Geld in die Durchführung. Nach Abschluss stellst du fest, dass die Power deines Tests nur 10 % beträgt. Anders gesagt: Selbst wenn es einen Unterschied zwischen deinen Gruppen gäbe, hätte dein Test mit den vorliegenden Daten nur eine 10%ige Chance, ihn zu entdecken. Was für ein Aufwand ohne Ertrag!

Daher ist es best practice, die Power zu schätzen, bevor du Daten sammelst und ein Experiment startest. In dieser Übung ordnest du die Schritte in diesem Prozess. Die folgenden Punkte sind Schritte der Versuchsplanung mithilfe einer Power-Analyse.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Grundlagen der Inferenz in Python</Kurs>
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