Adaptive Experimente: So bestimmen Sie die optimale Stichprobengröße

Adaptive Experimente ermöglichen es, die Stichprobengröße während des Versuchs zu optimieren, indem sie laufende Daten berücksichtigen. Durch den Einsatz von sequentiellen Analyseverfahren kann die Studie frühzeitig beendet werden, wenn bereits genügend Beweise vorliegen, oder sie kann verlängert werden, wenn mehr Daten benötigt werden.

Der erste Schritt besteht darin, eine klare Zielsetzung und ein realistisches Effektgrößen‑Schätzer zu definieren. Mit diesen Angaben lässt sich die klassische Power‑Analyse durchführen, um eine Ausgangsstichprobe zu bestimmen. Anschließend wird ein Überwachungsplan festgelegt, der festlegt, wann und wie oft die Daten ausgewertet werden.

Bei der praktischen Umsetzung greifen Forscher häufig auf Softwarepakete wie R‑Pakete „gsDesign“ oder „BayesCT“ zurück, die die Berechnung von Stop‑Rules und die Anpassung der Stichprobe in Echtzeit erleichtern. Durch Simulationen lassen sich die Auswirkungen verschiedener Stop‑Rules auf die Fehlerwahrscheinlichkeit und die durchschnittliche Stichprobengröße vorab prüfen.

In der Praxis haben adaptive Designs bereits in klinischen Studien, Online‑Marketing‑A/B‑Tests und Produktentwicklungs‑Pilotprojekten zu erheblichen Kosteneinsparungen und schnelleren Erkenntnissen geführt. Die Kombination aus statistischer Strenge und Flexibilität macht adaptive Experimente zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen Forschung.