Effektstärke: Bedeutung, Maße, Berechnung & Interpretation
Was ist eine Effektstärke?
Die Effektstärke zeigt dir, wie stark ein beobachteter Effekt in einer Studie wirklich ist. Während der p-Wert nur sagt, ob ein Ergebnis statistisch auffällig ist, beschreibt die Effektstärke wie groß der Unterschied oder Zusammenhang tatsächlich ausfällt. Sie ist also ein Maß für die praktische Bedeutung eines Ergebnisses.
Ein wichtiger Vorteil: Die Effektstärke ist unabhängig von der Einheit der Messung. Dadurch lassen sich Studien miteinander vergleichen, auch wenn sie unterschiedliche Skalen oder Stichprobengrößen verwenden. In der Forschung wird sie daher oft genutzt, um Ergebnisse zu bewerten und einzuordnen.
Warum ist die Effektstärke wichtig in der Forschung?
Die Effektstärke ist in der Forschung unverzichtbar, weil sie hilft, Ergebnisse realistisch zu interpretieren. Ein statistisch signifikanter Unterschied kann bei sehr großen Stichproben schon durch minimale Abweichungen entstehen – diese sind dann zwar „signifikant“, aber kaum relevant.
Die Effektstärke verhindert solche Fehleinschätzungen. Sie zeigt, ob ein Effekt nicht nur messbar, sondern auch praktisch bedeutsam ist. Forschende können so besser einschätzen, ob sich eine Maßnahme, Methode oder Therapie wirklich lohnt. Außerdem ermöglicht sie den Vergleich von Studien in Metaanalysen – also Zusammenfassungen vieler einzelner Untersuchungen.
Je nach Art der Studie kommen verschiedene Maße zum Einsatz. Zu den gängigen Maßen gehören:
- Cohen’s d
- Korrelationskoeffizient r (Pearson)
- Eta-Quadrat (η²) / partielles Eta-Quadrat
- Cohen’s f²
Diese verschiedenen Maße erlauben eine flexible Analyse der Effektgrößen je nach spezifischen Anforderungen der jeweiligen Forschung. Jedes Maß bietet dabei eine eigene Methode, um die Stärke von Effekten zu evaluieren.
Cohen’s d misst den Unterschied zwischen zwei Gruppen – zum Beispiel zwischen einer Kontroll- und einer Experimentalgruppe. Du berechnest es, indem du den Mittelwertsunterschied der Gruppen durch ihre gemeinsame Standardabweichung teilst.
Ein Wert von d = 0,2 gilt als kleiner Effekt, d = 0,5 als mittlerer und d = 0,8 als großer Effekt. Hier ein Beispiel: Wenn eine neue Lernmethode im Durchschnitt fünf Punkte besser abschneidet als die alte, ist der Effekt bei einer Standardabweichung von zehn Punkten mittelgroß (d = 0,5). Das bedeutet: Die Methode zeigt einen spürbaren, aber nicht überragenden Unterschied.
Der Korrelationskoeffizient r (Pearson) wird verwendet, um die Stärke und Richtung eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu quantifizieren. Er beschreibt also, wie stark zwei Variablen miteinander zusammenhängen.
Ein r-Wert von 0,1 zeigt einen kleinen, 0,3 einen mittleren und 0,5 einen großen Effekt an. Dieses Maß ist besonders nützlich in der Psychologie und anderen Verhaltenswissenschaften. Es erlaubt Forschenden, die Richtung und Stärke der Beziehung zwischen Variablen zu beurteilen und stellt eine fundamentale Komponente in der statistischen Analyse dar.
Eta-Quadrat zeigt, wie viel der Gesamtvarianz einer abhängigen Variable durch eine bestimmte unabhängige Variable erklärt wird. Es wird häufig bei Varianzanalysen (ANOVA) verwendet.
Ein η² von 0,10 bedeutet zum Beispiel, dass 10 % der Unterschiede in den Ergebnissen durch den untersuchten Faktor erklärt werden können. Das partielle Eta-Quadrat kommt zum Einsatz, wenn mehrere Faktoren gleichzeitig betrachtet werden – es zeigt den Anteil, den eine einzelne Variable innerhalb dieses Modells erklärt.
Cohen’s f² ist ein Effektstärkemaß, das in der Varianzanalyse und Regressionsanalyse angewendet wird. Es hilft festzustellen, wie viel eine bestimmte unabhängige Variable zur Erklärung der Varianz der abhängigen Variablen beiträgt.
Die Schwellenwerte sind: 0,02 für einen kleinen, 0,15 für einen mittleren und 0,35 für einen großen Effekt. Cohen's f² ist nützlich, um die praktische Bedeutung von Vorhersagekraft und Veränderung in statistischen Modellen zu verdeutlichen.
Eine Effektstärke sollte immer im Kontext der Forschung betrachtet werden. Allgemeine Richtwerte helfen, Ergebnisse einzuschätzen:
- Cohen’s d: 0,2 = klein, 0,5 = mittel, 0,8 = groß
- r: 0,1 = klein, 0,3 = mittel, 0,5 = groß
- f²: 0,02 = klein, 0,15 = mittel, 0,35 = groß
- η²: 0,01 = klein, 0,06 = mittel, 0,14 = groß
Diese Werte sind aber keine festen Grenzen. In manchen Bereichen wie Psychologie oder Pädagogik gelten schon kleinere Effekte als praktisch relevant. Wichtig ist, ob der Effekt inhaltlich bedeutsam ist – also ob er im Alltag oder in der Anwendung spürbare Unterschiede macht.
Effektstärken werden in zahlreichen Forschungsfeldern angewendet. Ein Beispiel aus der Pädagogik: Eine neue Lernmethode erzielt im Durchschnitt fünf Punkte mehr als die alte, bei einer Standardabweichung von zehn Punkten. Das ergibt d = 0,5 – also einen mittleren Effekt.
In der Psychologie zeigen Metaanalysen zur Therapieeffektivität oft Effektstärken zwischen d = 0,3 und d = 0,6, was auf moderate, aber relevante Verbesserungen hinweist.
In der Medizin kann ein η² von 0,10 bedeuten, dass eine Behandlung 10 % der Varianz in Heilungszeiten erklärt – ein klar messbarer, praktischer Einfluss.
Die Effektstärke ist ein zentrales Maß, um Forschungsergebnisse verständlich und vergleichbar zu machen. Sie zeigt, ob ein gefundener Effekt nicht nur zufällig oder statistisch, sondern auch inhaltlich relevant ist.
Wenn du in deiner wissenschaftlichen Arbeit eine Studie interpretierst oder selbst durchführst, solltest du deshalb immer sowohl den p-Wert als auch die Effektstärke angeben. So zeigst du, wie stark dein Effekt wirklich ist – und ob deine Ergebnisse in der Praxis Bedeutung haben.
Das könnte dich auch interessieren
{{headlineColumn1}}
{{headlineColumn2}}
{{headlineColumn3}}
{{headlineColumn4}}
Bildnachweis: „Effektstärke“ ©pikselstock – stock.adobe.com