(partielles) Eta² aus F-Wert und Freiheitsgraden berechnen

Nicht alle Studien berichten das (partielle) Eta², auch wenn generell empfohlen wird, Maße der Effektstärke regulär als Teil der Ergebnisse zu berichten (Cumming, Fidler, Kalinowski, & Lai, 2011).

Da auch kleine Unterschiede durch höhere Stichprobengrößen signifikant werden, bieten Effektstärken eine Möglichkeit neben der statistischen Signifikanz auch die praktische Bedeutsamkeit einzuschätzen. Eta² ist die gebräuchlichste Effektstärke für die ANOVA und erlaubt es, Effekte zwischen verschiedenen Studien übergreifend miteinander zu vergleichen.

Der Rechner funktioniert für:

• ANOVA mit Messwiederholung
• Mixed ANOVA
• Mehrfaktorielle ANOVA
• Einfaktorielle ANOVA (bei der einfaktoriellen ANOVA sind η² und partielles η² identisch)
• MANOVA

Die Grenzen für die Größe des Effekts liegen nach Cohen (1988) bei .01 (kleiner Effekt), .06 (mittlerer Effekt) und .14 (großer Effekt).

Rechner

F(df₁, df₂) = F-Wert, p = …

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    author   = {Hemmerich, Wanja A.},
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Literaturverzeichnis

1. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Hoboken: Taylor and Francis.
2. Cumming, G., Fidler, F., Kalinowski, P., & Lai, J. (2011). The statistical recommendations of the American Psychological Association Publication Manual: Effect sizes, confidence intervals, and meta-analysis. Australian Journal of Psychology, 64(3), 138–146. doi:10.1111/j.1742-9536.2011.00037.x
3. Durlak, J. A. (2009). How to Select, Calculate, and Interpret Effect Sizes. Journal of Pediatric Psychology, 34(9), 917–928. doi:10.1093/jpepsy/jsp004
4. Kelley, K. (2007). Confidence Intervals for Standardized Effect Sizes: Theory, Application, and Implementation. Journal of Statistical Software, 20(8). doi:10.18637/jss.v020.i08
5. Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: a practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4. doi:10.3389/fpsyg.2013.00863