İstatistiksel gücün hesaplanması

Anladığım kadarıyla, güç analizi yapmak için önerilen çalışmamın en az üç özelliğini (dördünden) bilmem gerekiyor, yani:

• test türü - Pearson'un r ve ANCOVA / Regression - GLM'i kullanmayı düşünüyorum
• anlamlılık düzeyi (alfa) - 0.05 kullanmayı düşünüyorum
• Beklenen etki büyüklüğü - Orta büyüklükte bir etki kullanmaya niyetliyim (0.5)
• örnek boyut

Herhangi biri önceden elektrik hesaplaması yapmak için kullanabileceğim iyi bir çevrimiçi hesap makinesi önerebilir mi ? (SPSS önceden elektrik hesaplaması yapabilir mi?)

GPower'a rastladım ama daha basit bir araç arıyorum!

Bu duymak isteyeceğiniz bir cevap değil, korkarım ama yine de söyleyeceğim: çevrimiçi hesap makinelerinin cazibesine dayanmaya çalışın (ve özel hesap makineleri satın almadan önce paranızı koruyun).

İşte bunun nedenlerinden bazıları: 1) çevrimiçi hesap makinelerinin hepsi farklı gösterim kullanıyor ve genellikle kötü belgeleniyor. Bu zamanınızı boşa harcar. 2) SPSS bir güç hesaplayıcısı sunuyor ancak denemedim, çünkü departmanımın karşılayamayacağı kadar pahalıydı! 3) "Orta etki büyüklüğü" gibi ifadeler en basit yanıltıcı ve en kötüsü en basit araştırma tasarımları dışında herkes için yanlış. Efekt boyutunu [0,1] 'de tek bir sayıya kadar distile edebilmek için çok fazla parametre ve çok fazla etkileşim var. Tek bir sayıya koysanız bile, Cohen'in 0,5'inin sorun bağlamında "orta" olacağı garantisi yoktur.

İnan bana - uzun vadede kurşunu ısırmak ve simülasyonu sizin yararınıza nasıl kullanacağınızı (ve danışmanlık yaptığınız kişilerin yararına) kendinize öğretmek daha iyidir. Onlarla oturun ve aşağıdaki adımları tamamlayın:

1) Sorun bağlamında uygun bir modele karar verin (bu kısımda zaten çalışmışsınız gibi).

2) Boş parametrelerin ne olması gerektiğine, kontrol grubunun davranışına, bunun problem bağlamında ne anlama geldiğine karar vermek için onlarla görüşün.

3) Farkın pratik olarak anlamlı olması için parametrelerin ne olacağını belirlemek için bunlara danışın . Örneklem büyüklüğü sınırlamaları varsa, bunun da burada tanımlanması gerekir.

4) Verileri 2) ve 3) 'deki iki modele göre benzetin ve testinizi çalıştırın. Bunu bolca yazılımla yapabilirsiniz - favorilerinizi seçin ve devam edin. Bakıp reddetmediğine bakın.

$n$$\hat{p}$$\sqrt{\hat{p}(1 - \hat{p})/n}$

Güç analizinizi bu şekilde yaparsanız, birkaç şey bulacaksınız: A) etrafta beklediğinizden çok daha fazla parametre var. Dünyada hepsini “orta” gibi tek bir sayıya daraltmanın ne kadar mümkün olduğunu merak etmenize neden olacak - ve bunun mümkün olmadığını, en azından hiçbir şekilde doğrudan olmadığını göreceksiniz. B) gücünüz diğer hesap makinelerinin reklamlarından çok daha küçük olacak. C) örnek boyutunu artırarak gücü artırabilir, ancak dikkat! "Pratik olarak anlamlı" olan bir farkı tespit etmek için, büyük ölçüde büyük bir örneklem boyutuna ihtiyacınız olduğunu fark edebilirsiniz.

Yukarıdaki adımlardan herhangi birinde sorun yaşarsanız, düşüncelerinizi toplayabilir, CrossValidated için bir soru hazırlayın ve buradaki insanlar size yardımcı olacaktır.

EDIT: Kesinlikle bir çevrimiçi hesap makinesi kullanmanız gerektiğini tespit ederseniz, bulduğum en iyisi Russ Lenth'un Gücü ve Örnek Boyutu sayfasıdır . Uzun zamandan beri var, göreceli olarak eksiksiz bir dokümantasyona sahip, konserve efekt büyüklüğüne bağlı değil ve ilgili ve önemli olan diğer belgelere bağlantıları var.

BİR DÜZENLEME: Tesadüfen, bu soru ortaya çıktığında, bu fikirlerden bazılarını çıkarmak için bir blog yazısı yazmanın tam ortasındaydım (aksi halde, bu kadar çabuk cevap vermemiş olabilirdim). Neyse, geçen hafta sonu bitirdim ve burada bulabilirsiniz . SPSS akılda tutularak yazılmamıştır, ancak bahse girerim zeki bir insan bunun bölümlerini SPSS sözdizimine çevirebilir.