Tools und Daumenregeln für komplexere Modelle

Bei komplexeren Modellen ist man zur Powerberechnung oft auf Simulation oder Daumenregeln angewiesen.

Multilevel Modelle

Bei Multilevel Modellen kommt es bei der Powerberechnung darauf an, auf welchem Level der Effekt auftritt, für den du die Poweranalyse durchführen willst. Für Effekte auf Level 2 ist die Anzahl an Level-2-Einheiten relevant, für die Effekte auf Level 1 die Anzahl an Level-1-Einheiten. Üblicherweise werden für Level-2-Einheiten Stichprobengrößen mindestens (!) 50 empfohlen (z.B. Maas & Cox, 2004) um noch korrekte Inferenz für die Effekte auf Level 2 zu erhalten.

R-Packages: longpower, SIMR (Auch für LMMs, die ein Spezialfall der GLMMs sind)

Mediationsanalyse

Es gibt zwar Paper mit groben Empfehlungen (z.B. Fritz & MacKinnon, 2007), aber eigentlich ist auch bei Mediation die Power nur durch Simulation sinnvoll abschätzbar. Ein Tutorial zur Powersimulation bei Mediation in R findet sich bei Rudolph et al. (2020).

Strukturgleichungsmodelle und Faktoranalysen

Daumenregeln: Wolf et al. (2013) haben für einige typische Konfirmative Faktoranalysen und Strukturgleichungsmodelle Empfehlungen gegeben. Für in der Psychologie typische Modelle wird 300 häufig als Größenordnung genannt. Manchmal wird auch die Daumenregel "10 Personen pro Item" genannt. 

Package, um SEM zu simulieren für anschließende Powerberechnung: simsem

Shiny App zur direkten Powerberechnung für SEMs: pwrSEM (benötigt Lavaan Code)