- Dilemma: Underpowered study vs. Overpowered study

Unterschiedliche Analyseverfahren (z.B. r, ANOVA) innerhalb einer Untersuchung unterschiedliche N-Optima. Welches N soll man wählen?
Abwägen notwendig:
o Underpowered study = (Fast) nichts ist statist. signifikant
o Overpowered study = (Fast) alles ist statist. signifikant

- Bei komplexen Analysen schwierig, z.B. Viele Prädiktoren, Voraussetzungsverletzungen, Viele Interaktionen, Mehrebenenmodelle

- Annahmen über erwartete Effekte häufig zu optimistisch
o In psychologischen Studien sind die Effekte häufig kleiner (Bosco et al., 2015; Gignac & Szodorai, 2016)
o Vermutlich braucht man eine größere Stichprobe als das berechnete N

Zu optimistische Angaben bei der Poweranalyse
 Es ist von Anfang an klar, dass man keine statistisch signifikanten Ergebnisse haben wird

Erhöhung der Power durch
o Messwiederholung
o Stärkere Manipulation (z.B. besonders intensive Therapie)
o Überrepräsentation leicht erreichbarer Gruppen (z.B. Kontrollgruppe)

Um optimistische Effektannahmen zu vermeiden, soll man versuchen den kleinsten relevanten Effekt zu spezifizieren, z.B.
o Mindestanforderungen bei anerkannten Interventionen
o Kosten Nutzen Rechnung