Poweranalyse-Rechner: Zwei Anteile
Sie vergleichen zwei Konversionsraten, Erfolgsraten oder Prävalenzen? Geben Sie die beiden erwarteten Anteile ein (z. B. 40 % vs. 60 %), Ihr Alpha und die Ziel-Power, und erhalten Sie die erforderliche Stichprobengröße pro Gruppe. Der Rechner wandelt die Anteile mit der Arkussinus-Transformation in Cohens Effektstärke h um — genau die Parametrisierung, die G*Power und pwr.2p.test in R verwenden — sodass die Ergebnisse mit diesen Tools auf mindestens sechs signifikante Stellen übereinstimmen. Er eignet sich für klassische Hypothesentests ebenso wie für die Planung von A/B-Tests: Der Modus 'Power bestimmen' zeigt, welchen Unterschied Ihr Traffic realistisch entdecken kann. Beachten Sie, dass Anteile nahe 0 oder 1 leichter zu unterscheiden sind als dieselbe absolute Differenz nahe 50 % — h erfasst das automatisch.
KI-Bericht
Lassen Sie Ihre Ergebnisse von KI interpretieren: ein Word-Dokument im APA-7- / Geschäftsberichtsformat.
Häufig gestellte Fragen
Wie viele Nutzer brauche ich pro Variante in einem A/B-Test?
Geben Sie Ihre Ausgangsrate (z. B. 0.40) und die angestrebte Rate (z. B. 0.50) ein, belassen Sie α = .05 und Power = 80 % und lesen Sie n pro Gruppe ab — in diesem Beispiel etwa 387 pro Variante (h = 0.20). Eine Halbierung des zu entdeckenden Unterschieds vervierfacht den Bedarf ungefähr.
Was ist Cohens h?
h = 2·arcsin(√p₁) − 2·arcsin(√p₂) — eine Effektstärke für Anteile, die Powerberechnungen über den gesamten Bereich von 0 bis 1 genau macht. Richtwerte: 0.2 klein, 0.5 mittel, 0.8 groß. Der Rechner berechnet h automatisch aus Ihren Anteilen.
Wie berichte ich diese Poweranalyse im APA-Format?
Zum Beispiel: "Eine A-priori-Poweranalyse für einen z-Test für zwei Anteile (p₁ = .40, p₂ = .60, h = 0.41, α = .05, zweiseitig, Power = .80) ergab 48 Teilnehmende pro Gruppe." Der KI-Bericht formatiert den vollständigen Begründungsabsatz.
Setzt dies gleiche Gruppengrößen voraus?
Ja — das klassische Design mit gleichem n pro Gruppe, das zugleich das effizienteste ist. Bei geplanter ungleicher Aufteilung ist ein grober Ansatz, die Power für das harmonische Mittel der Gruppengrößen zu berechnen.