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Berechnung von Power und Stichprobenumfang für Anteile (relative Häufigkeiten) zweier unabhängiger Stichproben

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Wählen Sie unten, was Sie berechnen möchten und welche Methode Sie wünschen. Geben Sie die relevanten Werte der Population (als Dezimalzahl mit Dezimalpunkten) für p1 (Anteil in der Population 1) und p2 (Anteil in der Population 2) an. Wenn Sie die Power berechnen möchten, geben Sie auch noch die Stichprobengröße (bei angenommenen gleichgroßen Stichproben) an. Falls es relevant ist, können Sie auch α (Fehler 1. Art) und die Power anpassen.
Nachdem Sie Ihre Eingaben getätigt haben, klicken Sie auf die Schaltfläche „Berechnen“. Das Ergebnis erscheint in den entsprechenden Textfeldern.

Um das Konfidenzintervall der erhobenen Ergebnisse zu errechnen klicken Sie InternerLink hier.

Berechnung von:

Stichprobenumfang (für festgelegte Power)
Power (für festgelegte Stichprobengröße)

Methode:

Exakter Fisher- und Chi-Quadrat-Test
Chi-Quadrat-Test

Geben Sie einen Wert für p1 ein:
Geben Sie einen Wert für p2 ein:

Testrichtung
einseitig  zweiseitig

1 2

Geben Sie einen Wert für α ein (voreingestellt ist 0.05):
Geben Sie einen Wert für die gewünschte Power ein (voreingestellt ist 0.80):
Der Stichprobenumfang (pro Stichprobe) ist:


Referenz 1: Den Berechnungen liegt Kapitel Comparing two independent groups for binary dataaus dem Buch Sample Size Tables for Clinical Studies - Third Edition des Wiley-Blackwell-Verlags zu Grunde.

Referenz 2: Die Approximation der Normalverteilung beruht auf den Formeln aus Johnson und Kotz' Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics: Continuous Univariate Distribution I - Distributions in Statistics in Kapitel 13 Normal Distributions - 5. Approximations.

Referenz 3: Die Approximation der Normalverteilung (invers) beruht auf der Programmierung von Peter John Acklam und Alankar Misra. URL (Stand: 12/2010):
http://home.online.no/~pjacklam/notes/invnorm/impl/misra/normsinv.html


Wir danken Frau Irene Stodden herzlich für die Erstellung der Webseite!

 

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Letzte Änderung: 02.10.2017