Minimum-Effektgrößen-Tests

 

[engl. minimum effect size tests], [FSE], Verfahren zur stat. Signifikanztestung. Beim klassischen Signifikanztest, der konventionell mit einer Nil-Nullhypothese (Annahme: in der Population liegt kein Effekt vor) arbeitet, können bei hoher Teststärke bzw. großem Stichprobenumfang auch Populationseffekte, die nahezu (aber eben nicht exakt) null sind, stat. signifikant werden. Minimum-Effektgrößen-Tests testen deswegen anstelle von Nil-Nullhypothesen sog. Minimum-Effekt-Nullhypothesen, die sehr kleine bzw. kleine (bis zu 1% bzw. 5% Varianzaufklärung; Effektstärke) Effekte als unbedeutend einordnen und nur dann signifikante Befunde anzeigen, wenn die Stichprobendaten auf einen Populationsseffekt hindeuten, der größer als ein solcher Minimaleffekt ist. Minimum-Effektgrößen-Tests entsprechen im logischen Ablauf dem klassischen Signifikanztest, allerdings wird mit nicht zentralen theoretischen Prüfverteilungen gearbeitet. Statistik.

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