Statistische Leistungsanalyse

Die Leistungsanalyse steht in direktem Zusammenhang mit Tests von Hypothesen. Bei der Durchführung von Hypothesentests kann der Forscher zwei Arten von Fehlern begehen: Typ-I-Fehler und Typ-II-Fehler. Die statistische Leistung befasst sich hauptsächlich mit Typ-II-Fehlern.

Der Forscher sollte beachten, dass es für den Forscher umso einfacher ist, das Signifikanzniveau von 0,05 zu erreichen, je größer die Stichprobe ist. Wenn die Probe jedoch zu klein ist, kann der Prüfer aufgrund unzureichender Leistung einen Typ-II-Fehler begehen.

Die Leistungsanalyse wird normalerweise vor der Datenerfassung durchgeführt. Der Hauptzweck der Leistungsanalyse besteht darin, dem Forscher zu helfen, die kleinste Stichprobengröße zu bestimmen, die geeignet ist, die Wirkung eines bestimmten Tests auf dem gewünschten Signifikanzniveau zu erkennen. Der Grund für die Anwendung der Leistungsanalyse ist, dass der Prüfer idealerweise eine kleinere Stichprobe wünscht, da größere Stichproben häufig teurer sind als kleinere Stichproben. Kleinere Stichproben optimieren auch den Signifikanztest.

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Faktoren, die die Leistung beeinflussen

Es gibt bestimmte Faktoren, die die Leistung in der Leistungsanalyse beeinflussen:

Der gewünschte Leistungspegel beeinflusst die Leistung in der Analyse in hohem Maße. Der gewünschte Leistungspegel beträgt normalerweise 0,80, aber der Forscher, der die Leistungsanalyse durchführt, kann den höheren Wert angeben, z. B. 0.90, was bedeutet, dass der Forscher mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% keinen Typ-II-Fehler begeht.

Einer der stringenten Faktoren in der Leistungsanalyse ist das gewünschte Signifikanzniveau. Angenommen, der Forscher gibt 0,001 als Signifikanzniveau an. In diesem Fall wird die Leistung in der Leistungsanalyse verringert. Daher ist ein Alpha-Wert von 0, 001 nur in Situationen anwendbar, in denen der Forscher hauptsächlich daran interessiert ist, einen Fehler vom Typ I zu vermeiden.

Ein weiterer Faktor, der die Aussagekraft einer Analyse beeinflusst, ist die Stärke der Assoziation oder die Stärke der Beziehung zwischen den beiden Variablen. Je größer diese Assoziationsstärke ist, desto stärker ist die Macht in der Machtanalyse. Dies bedeutet, dass eine größere Assoziationsstärke zu einem größeren Machtwert in der Machtanalyse führt.

Ein Faktor namens Sensitivität beeinflusst die Leistung in der Leistungsanalyse. Der Begriff Sensitivität bezieht sich auf die Anzahl der True Positive aus der Summe der True Positive und False Negative. Mit anderen Worten, dieser Effekt der Leistungsanalyse erkennt die wirklich korrigierten Daten. Dies bedeutet, dass hochsensible Daten Daten mit einem höheren Leistungswert in der Leistungsanalyse ergeben, was bedeutet, dass der Forscher weniger wahrscheinlich Typ-II-Fehler aus diesen Daten begeht.

Die Variation der abhängigen Variablen beeinflusst auch die Leistung. Je größer die Variation der abhängigen Variablen ist, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Forscher Typ-II-Fehler begeht. Dies bedeutet, dass der Wert der Leistung in der Leistungsanalyse niedriger ist.

Annahmen der Leistungsanalyse

Bei einer Leistungsanalyse gibt es zwei Annahmen. Die erste Annahme der Analyse beinhaltet eine Stichprobe. Dies bedeutet, dass die Stichprobe, an der die Leistungsanalyse durchgeführt wird, durch Zufallsstichproben gezogen wird.

Einschränkungen

Es gibt auch bestimmte Einschränkungen der Leistungsanalyse. Die Forscher sollten wissen, dass die Faktoren, die die Leistung beeinflussen, von bestimmten Softwarepaketen nicht berücksichtigt werden. Die Leistungsanalyse durch bestimmte Software kann niedrigere Stichprobengrößen als die ideale Stichprobengröße für ein bestimmtes Verfahren empfehlen. Mit anderen Worten, die Leistungsanalyse generiert bestimmte Richtlinien für die Größe der Stichprobe, kann jedoch nicht die Komplexität widerspiegeln, auf die ein Forscher bei bestimmten Forschungsprojekten stößt.

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