Hoe bepaal ik de effect size bij een a priori powerberekening?

Question

 L.S.

Ik heb een vraag over het bepalen van de effect size (ES). In mijn onderzoek (scriptieplanning) ga ik een herhaalde meting (pre-post) waarbij ik drie groepen vergelijk (ANOVA).

Met behulp van G*Power wil ik een powerberekening uitvoeren. Echter, het is mij niet duidelijk hoe ik de effect size (ES) bepaal. Momenteel heb ik de volgende waarden ingevoerd (bij F-test, en ANOVA, repeated measures, between factors, omdat mijn analyse gedaan moet worden met een two-way mixed ANOVA):

Effect size: 0,25

a: .05

1-B: .80 

Nr of groups: 3

Nr of measurements: 2 

Corr. Among rep. measures: .5

Options: ‘as in G*Power 3.0”

 

Waar ik met name mee worstel, is hoe ik de waarde van de effect size juist kies Ik heb hierover e.e.a. gelezen maar de verschillende ideeën, de verschillende achtergronden van onderzoek en mijn beperkte statistisch kennis maken dat ik over deze zaken twijfel. Voorafgaand aan de studie heb ik namelijk onvoldoende gegevens om de effect size handmatig te bepalen (met behulp van gemiddelden of variantie. Ook kan ik de verwachte ES niet halen uit ander onderzoek. Moet ik dan maar zo een waarde kiezen met wat onderbouwing? Maar dat lijkt me ook te willekeurig. Kunt u mij wat richting geven? 

Hoor het graag terug van u.

Alvast bedankt.

Met vriendelijke groet,
Peter-Paul van der Ven.

Answer 1

Dit hangt af van je veld, de redenen voor je onderzoek, het type onderzoeksvraag, etc.

Met een collega heb ik dit recent op een rijtje gezet in https://doi.org/10.1080/08870446.2020.1841762, waarover we een presentatie hebben gegeven die is opgenomen en hier staat: https://youtu.be/dckFVH4_J-g

Verder zou ik adviseren om deze twee artikelen te lezen: https://doi.org/10.31234/osf.io/9d3yf en https://doi.org/10.31234/osf.io/ts4r6

Daarmee zou je een heel eind moeten komen om, gegeven je specifieke situatie, de best mogelijke schatting en onderbouwing te realiseren.