Neu in StataNow 19.5: Power-Analyse für logistische Regression
Mit dem Update vom 21. Mai 2025 freuen wir uns, das erste neue Highlight in StataNow 19.5 vorzustellen: die Power-Analyse für logistische Regression. Dieses leistungsstarke Feature unterstützt Forschende dabei, fundierte Entscheidungen über Studiendesign und Stichprobengröße zu treffen – ganz ohne unnötige Ressourcenverschwendung.
Was ist neu?
Ob es um Konversionsraten im Marketing (gekauft vs. nicht gekauft), Genesungsverläufe in der Medizin (genesen vs. nicht genesen) oder Nutzerverhalten in digitalen Produkten (abonniert vs. nicht abonniert) geht – die neue Funktion power logistic hilft, die optimale Stichprobengröße für logistische Regressionsmodelle zu berechnen.
Mit diesem Befehl lassen sich:
- Stichprobengröße, Power oder Effektstärke für die Prüfung eines Koeffizienten in einem logistischen Regressionsmodell berechnen.
- Mehrere Parameterwerte gleichzeitig angeben und Ergebnisse sowohl tabellarisch als auch grafisch darstellen.
Ein Beispiel: Angenommen, Ihre Zielvariable Y ist binär und Sie haben zwei binäre Kovariaten – X als interessierende Kovariate und Z als Störkovariate. Um die nötige Stichprobengröße für 80 % Power bei einem α von 5 % zu berechnen, genügt folgender Befehl:
. power logistic 1.5, px(0.3) pz(0.2) py(0.6) pycondx1z1(0.8) Aber das ist noch nicht alles: Die Funktion erlaubt auch Power-Analysen für komplexere Modelle mit bis zu 20 Störkovariaten aus 11 verschiedenen Verteilungen.
Was macht dieses Feature besonders?
Die Methode, die power logistic verwendet, gilt als eine der präzisesten auf dem Markt – und Stata ist eines der wenigen Statistikpakete, das sie überhaupt anbietet. Zudem bleibt die Stata-typische Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität erhalten: selbst komplexe Modelle lassen sich einfach umsetzen.
Für wen ist das interessant?
Die neue Funktion richtet sich vor allem an Anwenderinnen und Anwender aus der Medizin, Epidemiologie, Public Health und Ökologie, die häufig mit logistischen Regressionsmodellen arbeiten. Sie profitieren von der präzisen und zugleich benutzerfreundlichen Möglichkeit, Power-Analysen effizient durchzuführen – sei es bei der Planung von Studien oder der Analyse komplexer Zusammenhänge. Auch in anderen Bereichen mit binären Zielgrößen bietet das Feature einen klaren Mehrwert.
Weitere Informationen zur neuen Funktion finden Sie auf: stata.com/statanow/power-analysis-logistic-regression/