// Effektstärke für t-Test für abhängige Stichproben in SPSS ermitteln //
Um zu erkennen, ob bei einem t-Test für abhängige Stichproben ein Effekt eine gewisse Stärke hat, muss man die Effektstärke berechnen. Diese unterscheidet sich von der Signifikanz, die lediglich aufzeigt, ob ein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen existiert. Die Effektstärke des t-Tests für abhängige Stichproben gibt also letztlich aus, wie stark der Effekt eines Unterschiedes vor und nach einer Intervention ist.
Hierzu stelle ich zum einen Cohen's d und dessen Berechnung vor sowie den Korrelationskoeffizient r.
Der Effekt bei Cohen's d ist laut Cohen (1988) ab 0,2 leicht, ab 0,5 mittel und ab 0,8 stark. Für r ist er laut Cohen (1998) ab 0,1 leicht, ab 0,3 mittel und ab 0,5 stark. Da diese Werte aber wenig empirisch fundiert sind, schlagen Gignac, G. E., & Szodorai, E. T. (2016) Grenzen von 0,1 für einen leichten, 0,2 für einen mittleren und 0,3 für einen starken Effekt vor.
Bei Fragen und Anregungen zur Berechnung der Effektstärke für den t-Test für abhängige Stichproben, nutzt bitte die Kommentarfunktion. Ob ihr das Video hilfreich fandet, entscheidet ihr mit einem Daumen nach oben oder unten. #statistikampc
Noch mal zum Nachlesen auf meiner Homepage:
========================================
💡 t-Test bei abhängigen Stichproben in SPSS:
www.bjoernwalt...
⭐Kanalmitglied⭐ werden:
=======================
/ @statistikampc_bjoernw...
Kanal unterstützen? 🙌🏼
===================
Paypal-Spende: www.paypal.com...
Amazon Affiliate-Link: amzn.to/2iBFeG9
Danke für eure Unterstützung! ♥
15 сен 2024
