Stichprobenumfang |
| 10.11.2009, 07:23 | BibiBlocksberg | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| Stichprobenumfang ich habe hier folgende Frage bezueglich der Berechnung eines Stichprobenumfangs: Ich habe eine Grundgesamtheit von 1000 Personen, Merkmal 1 kann einer Gruppe von 300 Personen, und Merkmal 2 ebenfalls 700 Personen zugeordnet werden (Personen mit diesen Merkmalen koennen aus einer Liste ausgewaehlt werden). Ich ziehe eine disproportional geschichtete Zufallsstichprobe(um eine ausreichende Anzahl an Personen mit Merkmal 1 zu befragen). Meine Frage ist nun: wie viele Personen muss ich Befragen (pro Gruppe), um bei einem Konfidenzintervall von 95% einen ausreichenden Stichprobenumfang zu bekommen? Ich wuerde ca. 120 Personen pro Gruppe (also insgesamt 240) befragen, weiss aber nicht, ob ich nicht das zu wenig sind und ich mehr Personen befragen muesste. Kennt jemand eine einfache Formel, mit der ich den notwendigen Stichprobbenumfang leicht erreichnen kann? Waere dafuer sehr dankbar (meine Statistikkenntnisse sind leider nicht mehr auf dem aktuellsten Stand...). Viele Gruesse! |
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| 10.11.2009, 15:08 | JPL | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
| RE: Stichprobenumfang Hi Bibi,
Ausreichend wofür? Wenn du vor allem schon weißt, dass die Merkmale 3:7 verteilt sind, dann solltest du das bei deiner Selektion auch berücksichtigen. aber das kommt darauf an, für was du ein KI berechnen willst. Grüße, JPL |
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| 11.11.2009, 06:41 | BibiBlocksberg | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
ich interessiere mich fuer den Mindeststichprobenumfang, von dem ich einigermassen zuverlaessig auf die Grundgesamtheit schliessen kann (0.05 fuer p). Gibt es dafuer eine (einfache!!) Formel? Welche Annahmen muesste ich noch mit in die Ueberlegungen mit einschliessen? Wie gesagt, ich bin ueberhaupt nicht richtig im Thema drin - will aber nicht schon bei der Wahl des Stichprobenumfangs einen grossen Fehler machen und hoffe auf Unterstuetzung durch Leute, die hierueber mehr wissen als ich (nicht schwer...). Viele Dank! |
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| 11.11.2009, 09:35 | JPL | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Hi Bibi, der Sinn eines KIs ist einen Bereich anzugeben, indem der Schätzwert mit 95% W'keit liegt. Ist dieser Schätzwert z.B. der Mittelwert, dann ist dieser erwartungstreu für den Populationsmittelwert udn das zugehörige KI wird immer schmaler, je größer der Stichprobenumfang ist. Von daher ist die Antwort auf deine Frage: Möglichst viele. Legt man aber die Breite des KI als Präzisionsmass zugrunde und bildet ein Intervall von normalverteilten Daten, dann ziegt sich, dass die Breite des KI bis n=12 relativ stark abnimmt, und dann nicht mehr besonders (vgl. http://www.amazon.com/Statistical-Rules-...s/dp/0471402273 Seite 20). Es könnte aber auch sein, dass dein Betreuer dir etwas in der Art gesagt hat "prüfen sie sample size vorher, damit sie einen ordentlichen SChluss ziehen können" oder so. Das bezieht sich dann eher auf den anschließenden Test, den du ggf. machen willst. Hier ist es viel wichtiger, sich über sample size Gedanken zu machen, um die entsprechende power zu erreichen (http://fisher.forestry.uga.edu/popdyn/Power.html). Ist da eine Antwort für dich dabei? Grüße, JPL |
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| 11.11.2009, 12:16 | BibiBlocksberg | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Vielen Dank fuer die Erklaerungen, JPL. Genau, die sample size ist vor allem fuer die anschliessende Aussagekraft der zu testenden Hypothesen wichtig. Ich habe eine Reihe an Null (bzw. Alternativ)hypothesen formuliert. Ich muesste halt wissen, ob der Stichprobenumfang (voraussichtlich ca. 240 insgesamt) fuer die Tests (Chi Quadrat, t-test etc.) okay ist und aussagekraeftige Ergebnisse erzielen kann (du hattest schon sehr recht mit dem Betreuer und den "ordentlichen Schluss", leider kann mir keiner so richtig sagen, wie ich die minimale bzw. optimale groesse der sample size (bei N=1000) bestimmen koennte...). Noch mal vielen Dank fuer die geduldigen Erklaerungen! Gruss, Bibi |
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| 12.11.2009, 08:58 | JPL | Auf diesen Beitrag antworten » | ||
Hi Bibi, dann machen wir mal weiter. Für die schließende Statistik solltest du dir eine Haupthypothese überlegen, diejenige, die am wichtigsten von allen ist - sonst wird es zu mühselig die Fallzahl so zu wählen dass alle Tests die entsprechende Power haben. Zu dieser primären Hypothese musst du dann den Test finden, der dir die Antwort liefern kann. Dann musst du vergegenwärtigen, dass Fallzahl (n), Signifikanznivau (alpha), Power (1-beta), Unterschied (d) und Varianz des Unterschiedes (V) fundamental zusammenhängen. Einfach gesagt kann man bei Kenntnis von 4 von den 5 Parametern den letzten dann berechnen. In deinem Fall ist der gesuchte das n, d.h., du musst alpha, beta, d und V festlegen. alpha ist üblicherweise 5%, beta normalerweise <20% (also pwoer > 80%). d und V musst du entweder raten oder aus historischen daten oder Vorversuchen versuchen zu schätzen. wenn du dann alle 4 Werte hast, suchst du (im INet) die entsprechende sample size formula für den vorher festgelegten Test, setzt die Werte ein und eine Aussage der Form: Es wird n pro Gruppe benötogt um einen Unterschied von d bei einer Varianz V bei einem Signifikanzniveau von alpha mit einer power von 1-beta zu entdecken. alternativ - aber das nur, wenn das Problem zu komlpex ist und du Bock auf Programmieren hast - kannst du die Fallzahlen auch aussimulieren. Viele Grüße, JPL |
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