Effektgröße
Was ist die Effektgröße? Sie zeigt, wie stark ein Unterschied wirklich ist – unabhängig von der Signifikanz. Einfach erklärt.
Was ist die Effektgröße?
Die Effektgröße misst, wie groß ein Unterschied oder Zusammenhang tatsächlich ist. Anders als der p-Wert sagt sie nicht nur “ob”, sondern “wie stark” ein Effekt ist.
Warum ist die Effektgröße wichtig?
Ein Ergebnis kann statistisch signifikant sein, aber praktisch bedeutungslos:
- Signifikant, aber klein: Bei 10.000 Teilnehmern kann schon 0.1 kg Unterschied signifikant sein – aber ist das relevant?
- Nicht signifikant, aber groß: Bei kleinen Studien kann ein großer Effekt unentdeckt bleiben
Häufige Effektgrößen-Maße
Cohen’s d (für Mittelwertunterschiede)
| Cohen’s d | Interpretation |
|---|---|
| 0.2 | Kleiner Effekt |
| 0.5 | Mittlerer Effekt |
| 0.8 | Großer Effekt |
Relatives Risiko (RR)
- RR = 1.0: Kein Unterschied
- RR = 2.0: Doppeltes Risiko
- RR = 0.5: Halbiertes Risiko
NNT (Number Needed to Treat)
Wie viele Patienten müssen behandelt werden, damit einer profitiert?
- NNT = 5: Sehr guter Effekt
- NNT = 100: Schwacher Effekt
Beispiel
Zwei Diäten werden verglichen:
- Signifikanz: p = 0.001 (hoch signifikant)
- Unterschied: 0.3 kg mehr Gewichtsverlust
- Cohen’s d = 0.1 (winziger Effekt)
→ Statistisch signifikant, aber praktisch irrelevant!