In manchen Situationen wird nur eine kleine Stichprobe benötigt, um sehr gute Power zu erreichen, aber kleine Stichproben haben gewisse Nachteile
• Vorteile:
- Vermeidung der Ressourcenverschwendung (Zeit, Entlohnung)
- Vermeidung von overpowered studies, bei denen sehr kleine Effekte statistisch signifikant sind
• Potentielle Probleme:
- Fehlende Werte und Dropout können die endgültige Stichprobengröße dramatisch beeinflussen
- Unreliable Instrumente + kleines N = Instabile Schätzung der Effekte (Überschätzung/Unterschätzung möglich)
- Nicht-Zufallsstichprobe + kleines N = Enorme Verzerrungsgefahr
- Bei Zufallsstichproben muss man mit einer bedeutsamen unsystematischen Verzerrung rechnen, wenn das N sehr klein ist
In manchen Situationen wird nur eine kleine Stichprobe benötigt, um sehr gute Power zu erreichen, aber kleine Stichproben haben gewisse Nachteile
• Vorteile:
- Vermeidung der Ressourcenverschwendung (Zeit, Entlohnung)
- Vermeidung von overpowered studies, bei denen sehr kleine Effekte statistisch signifikant sind
• Potentielle Probleme:
- Fehlende Werte und Dropout können die endgültige Stichprobengröße dramatisch beeinflussen
- Unreliable Instrumente + kleines N = Instabile Schätzung der Effekte (Überschätzung/Unterschätzung möglich)
- Nicht-Zufallsstichprobe + kleines N = Enorme Verzerrungsgefahr
- Bei Zufallsstichproben muss man mit einer bedeutsamen unsystematischen Verzerrung rechnen, wenn das N sehr klein ist
| status | not learned | measured difficulty | 37% [default] | last interval [days] | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| repetition number in this series | 0 | memorised on | scheduled repetition | ||||
| scheduled repetition interval | last repetition or drill |