Sobald wir uns mit statistischen Werkzeugen wie denen von JMP vertraut machen, gewinnen die Konzepte von Stichproben und Stichprobenumfang an Bedeutung. Regulierte Branchen, beispielsweise die Medizintechnik, benötigen eine Begründung für die Bestimmung des Stichprobenumfangs bei Design- oder Prozessänderungen sowie zur Verifizierung/Validierung der Leistungsfähigkeit. Es besteht ein fast mystischer Zusammenhang zwischen Stichprobenumfang und der Fähigkeit statistischer Analysen, eine Fragestellung zu beantworten. Dieser Zusammenhang wird jedoch selten detailliert erläutert oder diskutiert. Diese Präsentation möchte dieses Tabu brechen und den allgemeinen Zusammenhang zwischen Stichprobenumfang, Teststärke, Konfidenzintervall und Effektstärke (dem zu erkennenden Unterschied) – zumindest im Kontext statistischer Inferenz und Hypothesentests – erörtern. Dabei betrachten wir einige der in JMP 19 verfügbaren Stichprobenumfangsrechner.
