GraphPad StatMate berechnet den Stichprobenumfang und die Power (und manches Weitere). Damit ist es der perfekte Begleiter für InStat und Prism.
 

StatMate: Ihr Assistent für die Berechnung des Stichprobenumfangs und der Power

Mit GraphPad StatMate sind Sie bei der Abschätzung der Stichprobenumfangs für ein Experiment nicht auf Mutmaßungen angewiesen, und Sie können einfach und schnell die Power für ein Experiment berechnen, um hypothetische Differenzen zu erkennen. Ein Assistent führt Sie durch die notwendigen Schritte zur Bestimmung der Wechselbeziehungen zwischen Risiken und Kosten. StatMate ist selbsterklärend und alle Dokumentationen die Sie benötigen sind im Programm integriert.

Warum der Stichprobenumfang wichtig ist
Viele Experimente und klinische Tests werden mit sehr wenigen Probanden durchgeführt. Eine Studie mit zu geringer Power ist unnötiger Aufwand, weil wichtige Wirkungen unerkannt bleiben. Deshalb müssen Sie bei der Planung einer Studie einen geeigneten Stichprobenumfang wählen. Ihre Entscheidung basiert dabei auf einer Reihe von Faktoren inklusive der Von Ihnen erwarteten Streuung der Daten und Ihrer Risikobereitschaft fälschlicherweise einen Unterschied festzustellen, der nicht existiert.

StatMate zeigt die Wirkungsbezieungen
Die meisten Programme fragen nach der gewünschten statistischen Power und nach des Größe des erwarteten Effektes mit diesen Angaben errechnen Sie die notwendige Stichprobengröße. Problematisch dabei ist, dass Sie diese Größen oftmals vor der Versuchsdurchführung nicht richtig einschätzen. Meisten würden Sie gern eine Studie mit möglichst großer Power für sehr kleine Effekte, bei sehr strikter Definition der statistischen Signifikanz, planen. Dies führt zu Studien, die so viele Probanden benötigen, dass sie unbezahlbar sind. StatMate 2 zeigt Ihnen die Möglichkeiten und hilft dabei die Risiken und Kosten gegeneinander abzuwägen, so dass Sie eine gut begründete Entscheidung zu Stichprobengröße und Power treffen können.

Was bedeutet Power?
Natürlich müssen Sie auch wissen, ob die durchgeführten Experimente ausreichende Power haben. Falls eine Analyse "statistisch signifikant" ist, ist diese sehr einfach zu interpretieren. Die Interpretation eines statistisch nicht signifikanten Ergebnisses ist viel schwieriger, da es nicht möglich ist zu beweisen das ein Effekt "Null" Einfluss hat. Sehr kleine Differenzen könnten unentdeckt bleiben. StatMate zeigt die Power eines Experimentes, die erreicht wird um Effekte mit verschiedener hypothetischer Größe als signifikant zu detektieren.

StatMate Features

Berechnung der Stichprobengröße – Wie viele Versuchssubjekte / –objekte (Daten) benötigen Sie? Die natürliche Antwort ist: "es kommt darauf an". Es hängt davon ab wie groß die Differenz der Mittelwerte ist , die Sie finden möchten und welche Risiken Sie bereit sind einzugehen eine Differenz als signifikant zu bezeichnen, obwohl sie es nicht ist bzw. einen signifikanten Einfluss zu übersehen. StatMate hilft Ihnen bei der Abwägung, so dass Sie eine angemessene Stichprobengröße für Ihr Experiment wählen.

Berechnung der Power – Nur weil eine Studie zu dem Schluss kommt das eine Behandlung keine Effekt zeigte, bedeutet das nicht das diese Behandlung wirklich keinen Effekt hat. Es ist möglich das die Studie den signifikanten Effekt, aufgrund zu kleiner Stichprobengröße bzw. zu großer Streuungen, übersehen hat. StatMate ermittelt die Power die ein Tests zu Erkennung verschiedener hypothetischer Differenzen, hat.

• Vergleich zweier Mittelwerte (ungepaarter t test)
• paarweiser Vergleich zweier Mittelwerte (paarweiser t test)
• Vergleich zweier Überlebenskurven (Logrank test)
• Vergleich zweier Anteile (Chi-quadrat Test)
• Vergleich eines Mittelwertes mit einem hypothetischen Wert (Einstichproben t test)