Effektgröße
WissenschaftQuantifiziert die praktische Bedeutung eines Effekts unabhängig von der Stichprobengröße. Gebräuchliche Maße: Cohens d (Mittelwertdifferenz), Odds Ratio, Relative Risikoreduktion. Eine statistisch signifikante Studie kann eine klinisch irrelevante Effektgröße haben.
Ausführlich erklärt
Effektgrößen beantworten die Frage „Wie groß ist der Unterschied?“ statt nur „Gibt es einen?“. Man unterscheidet standardisierte und unstandardisierte Maße. Unstandardisiert ist etwa eine Differenz in Kilogramm oder Millimetern, sie ist direkt anschaulich. Standardisierte Maße wie Cohens d teilen die Mittelwertdifferenz durch die Standardabweichung und machen so Studien mit unterschiedlichen Messskalen vergleichbar. Für Ereignisse wie Erkrankungen nutzt man Odds Ratio, relatives Risiko oder die absolute Risikodifferenz.
Ein Beispiel zeigt, warum die Wahl des Maßes zählt: Sinkt ein Risiko von zwei auf ein Prozent, beträgt die relative Risikoreduktion 50 Prozent, die absolute aber nur einen Prozentpunkt. Daraus ergibt sich die Number Needed to Treat, hier 100 Personen, damit ein Ereignis weniger auftritt.
Bedeutung in der Peptidforschung
In Studien zu Peptiden werden Effektgrößen oft uneinheitlich berichtet. Tierexperimente zeigen manchmal sehr große standardisierte Effekte, die auch durch kleine Gruppen und geringe Streuung unter Laborbedingungen zustande kommen. Bei zugelassenen Wirkstoffen wie GLP-1-Rezeptoragonisten erlauben große Studien dagegen, absolute Unterschiede etwa beim Körpergewicht präzise anzugeben. PeptidWiki nutzt den Begriff, um solche Größenordnungen vergleichbar einzuordnen.
Einordnung
Cohens Faustregeln für kleine, mittlere und große Effekte sind grobe Orientierungen und ersetzen keine inhaltliche Bewertung. Ob ein Effekt praktisch bedeutsam ist, hängt vom Messwert und vom Kontext ab. Die statistische Signifikanz allein sagt darüber nichts aus.