Stichprobe
WissenschaftTeilmenge der Grundgesamtheit, die in einer Studie untersucht wird. Kleine Stichproben (n < 30) führen zu breiten Konfidenzintervallen und erhöhter Gefahr von zufälligen Ergebnissen. Viele Peptidstudien haben Stichprobengrößen unter 20 Teilnehmern.
Ausführlich erklärt
Eine Stichprobe soll die Grundgesamtheit repräsentieren, also die Gesamtheit aller Personen oder Einheiten, über die eine Aussage getroffen werden soll. Wie gut das gelingt, hängt von der Auswahl ab. Wer nur junge, gesunde Männer untersucht, kann schwer auf ältere Frauen mit Vorerkrankungen schließen. Neben der Größe zählt daher auch die Zusammensetzung, beschrieben durch Ein- und Ausschlusskriterien.
Die nötige Stichprobengröße wird vor Studienbeginn mit einer Poweranalyse berechnet. Die statistische Power ist die Wahrscheinlichkeit, einen tatsächlich vorhandenen Effekt bestimmter Größe zu entdecken. Ein Beispiel: Wird ein kleiner Effekt erwartet, braucht es deutlich mehr Teilnehmende als bei einem großen. Studien mit zu geringer Power übersehen echte Effekte häufig und liefern, wenn sie doch signifikant werden, oft überschätzte Effektgrößen.
Bedeutung in der Peptidforschung
Viele Humanstudien zu experimentellen Peptiden sind klein, häufig handelt es sich um Pilotstudien, Fallserien oder frühe Phase-1-Studien, die vor allem Sicherheit und Pharmakokinetik prüfen. In Tierversuchen bestehen Gruppen oft aus wenigen Tieren. Für zugelassene Peptide wie GLP-1-Rezeptoragonisten wurden dagegen Studien mit mehreren Tausend Teilnehmenden durchgeführt. Diese Unterschiede prägen, wie vorsichtig Aussagen auf PeptidWiki formuliert werden.
Einordnung
Die oft genannte Grenze von 30 ist eine Faustregel aus der Statistiklehre und kein Qualitätskriterium. Auch eine große Stichprobe schützt nicht vor systematischen Fehlern: Ist sie verzerrt ausgewählt, wird das falsche Ergebnis nur präziser. Entscheidend ist das Zusammenspiel von Größe, Auswahl und Studiendesign.