APA-Richtlinien für Effektgrößen, Konfidenzintervalle und Power
- Alrunya
- 5. Nov.
- 5 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 10. Nov.
Die American Psychological Association (APA) gibt in ihrem Manual (7. Auflage) klare Empfehlungen für das Berichten von statistischen Kennwerten in wissenschaftlichen Arbeiten. Besonders Effektgrößen, Konfidenzintervalle und Power spielen eine zentrale Rolle für die Transparenz und Nachvollziehbarkeit empirischer Forschung. In diesem Beitrag erhältst du einen praxisnahen Überblick, wie du diese Kennwerte gemäß den APA-Richtlinien korrekt auswählst, beschreibst und zitierst. Dazu werden die wichtigsten Effektgrößen vorgestellt, die Bedeutung von Konfidenzintervallen erläutert und die Anforderungen an die Power-Berichterstattung erklärt. Beispiele aus der Praxis machen die Anwendung greifbar.
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1. Effektgrößen gemäß APA-Richtlinien: Was wird gefordert?
Effektgrößen sind statistische Kennwerte, die die Stärke eines Zusammenhangs oder den Umfang eines Unterschieds zwischen Gruppen quantifizieren. Die APA fordert explizit, dass du neben p-Werten immer auch eine geeignete Effektgröße berichtest. Dies gilt für alle inferenzstatistischen Analysen, wie z. B. t-Tests, ANOVAs, Korrelationen oder Regressionsanalysen.
Wichtige Effektgrößen nach APA:
Cohen’s d: Misst die Größe eines Unterschieds zwischen zwei Mittelwerten, z. B. bei t-Tests.
η² (Eta-Quadrat): Gibt den Anteil der erklärten Varianz bei ANOVA an.
r (Korrelationskoeffizient): Zeigt die Stärke und Richtung des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.
R² (Bestimmtheitsmaß): Gibt an, wie viel Varianz durch das Regressionsmodell erklärt wird.
Odds Ratio (OR): Wird bei logistischen Regressionen verwendet.
Cramér’s V: Effektgröße für Kreuztabellen bei kategorialen Daten.
Praxisbeispiel: „Die Ergebnisse zeigen einen signifikanten Unterschied in der Gedächtnisleistung zwischen den Gruppen, t(98) = 2.34, p = .021, Cohen’s d = 0.47.“
Auswahl der passenden Effektgröße
Die Wahl der Effektgröße richtet sich nach dem statistischen Verfahren:
t-Test: i.d R. Cohen’s d, ganz selten Hedges’ g
ANOVA: i.d.R. η²/partielles η²; gelegentlich ω²
Korrelation: r
Regression: R², f²
Chi-Quadrat-Test: i.D.R. Cramér’s V, φ (Phi)
Die APA empfiehlt, die am besten interpretierbare und für das jeweilige Verfahren gängige Effektgröße zu berichten. In den meisten Fällen ist dies die Standard-Effektgröße wie Cohen’s d oder η².
2. Warum APA 7 Effektgrößen und Konfidenzintervalle verlangt
Effektgrößen allein geben zwar Auskunft über die Stärke eines Effekts, aber erst in Kombination mit Konfidenzintervallen (KIs) wird deutlich, wie präzise die Schätzung ist und wie robust die Ergebnisse sind.
Argumente der APA:
Transparenz: KIs zeigen, wie groß die Unsicherheit um die Effektgröße ist.
Interpretierbarkeit: Leserinnen und Leser können abschätzen, ob ein Effekt praktisch relevant ist.
Vergleichbarkeit: KIs ermöglichen den Vergleich von Effekten über Studien hinweg.
Vermeidung von Fehlinterpretationen: Die ausschließliche Betrachtung von p-Werten kann zu Fehlinterpretationen führen, z. B. über die Bedeutung eines „signifikanten“ Ergebnisses.
Praxisbeispiel:
„Der Unterschied im Mittelwert war statistisch signifikant, t(48) = 2.13, p = .038, Cohen’s d = 0.61, 95%-KI [0.04, 1.17].“
--> Hier zeigt das Konfidenzintervall, dass der wahre Wert des Effekts mit 95% Wahrscheinlichkeit zwischen 0.04 und 1.17 liegt.
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3. Konfidenzintervalle korrekt berichten nach APA-Richtlinien
Konfidenzintervalle werden für Effektgrößen und andere Schätzwerte wie Mittelwerte oder Regressionskoeffizienten angegeben. Die APA empfiehlt die Angabe von 95%-Konfidenzintervallen, sofern keine andere Konvention besteht.
Format gemäß APA:
Gib die Effektgröße mit dem zugehörigen Konfidenzintervall direkt im Text oder in Tabellen an.
Das Konfidenzintervall wird in eckigen Klammern angegeben: [Untere Grenze, Obere Grenze].
Die Angabe erfolgt mit zwei Dezimalstellen, sofern nicht anders erforderlich.
Praxisbeispiel:
„Die Korrelation zwischen Arbeitszufriedenheit und Produktivität war r = .34, 95%-KI [.15, .51].“
4. Power: Anforderungen und Berichterstattung
Die Power (statistische Teststärke) gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Test einen vorhandenen Effekt erkennt. Nach APA solltest du die Power deiner Analysen angeben, insbesondere bei geplanten Studien (a priori Poweranalyse) oder zur Beurteilung der Aussagekraft deiner Ergebnisse (post hoc Poweranalyse).
A priori Poweranalyse: Vor der Datenerhebung durchgeführt, um die notwendige Stichprobengröße zu bestimmen.
Post hoc Poweranalyse: Nach der Datenerhebung, um die tatsächliche Power des Tests zu berichten.
Wichtige Angaben im Bericht:
Angabe des gewünschten Power-Niveaus (z. B. 80%).
Angabe der zugrunde gelegten Effektgröße (z. B. erwartetes Cohen’s d).
Angabe warum diese Größe der Effektgröße gewählt wurde.
Angabe des Signifikanzniveaus (z. B. α = .05).
Angabe des Porgammes mit der die Power berechent wirde (z. B. g Power).
Praxisbeispiel:
„Da bislang keine Studien zu diesem Thema vorliegen, wurde ein mittlerer Effekt (d = 0.50), nach Cohen (1988) angenommen. Die geplante Stichprobengröße wurde auf Grundlage einer a-priori-Poweranalyse mit G*Power (Faul et al., 2007) bestimmt. Bei einem erwarteten mittleren Effekt (Cohen’s d = 0.50), einem Signifikanzniveau von α = .05 und einer Power von 80 % ergab sich eine erforderliche Mindeststichprobengröße von 64 Teilnehmenden."
5. Effektgrößen und Konfidenzintervalle im Text beschreiben und zitieren
Die APA gibt klare Regeln vor, wie du Effektgrößen und Konfidenzintervalle im Fließtext, in Tabellen und in Abbildungen darstellst.
Im Fließtext
Effektgröße und Konfidenzintervall werden direkt nach dem Testergebnis angegeben.
Die Effektgröße wird ausgeschrieben (z. B. Cohen’s d), das Konfidenzintervall in eckigen Klammern.
Die Interpretation erfolgt sachlich.
Beispiel:
„Die Intervention führte zu einem signifikanten Anstieg der Selbstwirksamkeit, t(58) = 2.87, p = .006, Cohen’s d = 0.75, 95%-KI [0.22, 1.28].“
In Tabellen
Effektgrößen und Konfidenzintervalle werden in separaten Spalten ausgewiesen.
Die Tabelle erhält eine aussagekräftige Überschrift und eine Legende, in der die verwendeten Kennwerte kurz erklärt werden.
Beispiel:
In Abbildungen
Effektgrößen können in der Abbildungslegende oder direkt in der Grafik angegeben werden.
Konfidenzintervalle werden häufig als Fehlerbalken dargestellt.
Beispiel:
„Abbildung 1 zeigt die Mittelwerte der beiden Gruppen mit 95% - Konfidenzintervallen. Die Effektgröße (Cohen’s d = 0.72) wird in der Legende ausgewiesen.“
Zitieren von Effektgrößen und Poweranalysen
Effektgrößen werden nach APA im Fließtext und in Tabellen ohne Quellenangabe berichtet, sofern die Berechnung standardisiert ist.
Bei der Verwendung von Software für die Poweranalyse wird diese im Methodenteil genannt (z. B. „Die Poweranalyse wurde mit G*Power 3.1 durchgeführt“).
Wenn du Literatur zur Interpretation von Effektgrößen heranziehst (z. B. Schwellenwerte von Cohen), zitiere die Originalquelle: Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
6. Praktische Hinweise für die Umsetzung
Wähle die passende Effektgröße für dein Analyseverfahren.
Berechne das Konfidenzintervall für jede Effektgröße.
Berichte beide Kennwerte transparent im Text, in Tabellen und ggf. in Abbildungen.
Führe eine Poweranalyse durch und berichte die Ergebnisse im Methodenteil.
Nutze Statistiksoftware wie SPSS, R Studio oder JASP für die Berechnung.
7. Zusammenfassung und Ausblick
Die APA-Richtlinien fördern eine transparente, nachvollziehbare und praxisnahe Berichterstattung von statistischen Kennwerten. Effektgrößen und Konfidenzintervalle sind zentrale Bestandteile moderner empirischer Forschung. Sie ermöglichen es, die Stärke und Präzision von Effekten zu beurteilen und die Ergebnisse über Studien hinweg zu vergleichen. Die Poweranalyse trägt dazu bei, die Aussagekraft von Studien zu sichern und die Planung zu optimieren.
Wenn du die Empfehlungen der APA konsequent umsetzt, erhöhst du die Qualität deiner Arbeit. Du unterstützt Leserinnen und Leser dabei, die Relevanz deiner Ergebnisse besser einzuschätzen und förderst die Vergleichbarkeit in der Forschung.
Quellenangaben und weiterführende Literatur:
American Psychological Association (2020). Publication Manual of the American Psychological Association (7th ed.).
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Erlbaum.
Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: A practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4, 863.
Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175–191. https://doi.org/10/bxjdcg
Field, A. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
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