Statistical Power Analysis

Power analysis liittyy suoraan hypoteesien testeihin. Hypoteesitestejä tehdessään tutkija voi tehdä kahdenlaisia virheitä: tyypin I virhe ja tyypin II virhe. Tilastollinen teho käsittelee lähinnä tyypin II virheitä.

tutkijan on huomattava, että mitä suurempi otoksen koko on, sitä helpompi tutkijan on saavuttaa 0,05: n merkitsevyystaso. Jos näyte on kuitenkin liian pieni, tutkija saattaa tehdä tyypin II virheen riittämättömän tehon vuoksi.

Tehoanalyysi tehdään yleensä ennen tiedonkeruuta. Tehoanalyysin päätarkoitus on auttaa tutkijaa määrittämään pienin otoskoko, joka sopii tietyn testin vaikutuksen havaitsemiseen halutulla merkitsevyystasolla. Tehoanalyysin soveltamista perustellaan sillä, että ihannetapauksessa tutkija haluaa pienemmän näytteen, koska suuremmat näytteet ovat usein pienempiä näytteitä kalliimpia. Pienemmät näytteet optimoivat myös merkitsevyystestausta.

tutustu siihen, miten avustamme Väitöskirjasi lukujen muokkaamisessa

teoreettisen viitekehyksen yhtenäistämisessä, artikkelien keräämisessä, aukkojen tiivistämisessä, selkeän metodologian ja datasuunnitelman artikuloimisessa sekä tutkimustesi teoreettisista ja käytännön vaikutuksista kirjoittamisessa ovat osa kattavia väitöskirjan editointipalvelujamme.

• tuo väitöskirjan editointiosaaminen lukuihin 1-5 ajoissa.
• seuraa kaikki muutokset ja työskentele sitten kanssasi tieteellisen kirjoittamisen aikaansaamiseksi.
• jatkuva tuki valiokuntapalautteen käsittelylle, mikä vähentää tarkistuksia.

tekijät, jotka vaikuttavat tehoon

tehoanalyysissä on tiettyjä tehoon vaikuttavia tekijöitä:

haluttu tehotaso vaikuttaa tehoon analyysissä hyvin paljon. Haluttu tehotaso on tyypillisesti 0,80, mutta tehoanalyysiä tekevä tutkija voi määrittää korkeamman tason, kuten 0.90, mikä tarkoittaa, että on 90 prosentin todennäköisyys, että tutkija ei tee tyypin II virhettä.

yksi tehoanalyysin tiukoista tekijöistä on haluttu merkitsevyystaso. Oletetaan, että tutkija määrittelee merkitsevyyden tasoksi 0,001. Tällöin tehoanalyysin teho vähenee. Alfataso 0,001 on siis sovellettavissa vain niissä tilanteissa, joissa tutkijaa kiinnostaa lähinnä tyypin I virheen välttäminen.

toinen analyysin tehoon vaikuttava tekijä on assosiaatiolujuus tai kahden muuttujan välisen suhteen vahvuus. Mitä suurempi tämä assosiaation vahvuus on, sitä enemmän valtaa on valta-analyysissä. Tämä tarkoittaa sitä, että suurempi assosiaatiovoima johtaa suurempaan vallan arvoon valta-analyysissä.

herkkyydeksi kutsuttu tekijä vaikuttaa tehoanalyysin tehoon. Herkkyydellä tarkoitetaan todellisten positiivisten ja väärien negatiivien kokonaismäärää. Toisin sanoen, tämä vaikutus teho analyysi tunnistaa todella korjattu tietoja. Tämä tarkoittaa, että erittäin herkkä data tuottaa dataa, jolla on suurempi arvo tehoanalyysissä, mikä tarkoittaa, että tutkija tekee vähemmän todennäköisesti tyypin II virhettä tästä datasta.

riippuvan muuttujan vaihtelu vaikuttaa myös potenssiin. Mitä suurempi riippuvaisen muuttujan vaihtelu on, sitä suurempi on tutkijan todennäköisyys tehdä tyypin II virheitä. Tämä tarkoittaa, että tehon arvo on pienempi tehoanalyysissä.

Tehoanalyysin oletukset

tehoanalyysissä on kaksi oletusta. Analyysin ensimmäinen oletus liittyy satunnaisotantaan. Tämä tarkoittaa, että otos, josta tehoanalyysi tehdään, vedetään satunnaisotannalla.

rajoitukset

tehoanalyysissä on myös tiettyjä rajoituksia. Tutkijoiden pitäisi tietää, että tehoon vaikuttavia tekijöitä ei oteta huomioon tietyissä ohjelmistopaketeissa. Tiettyjen ohjelmistojen tehoanalyysi voi suositella pienempää otoskokoa kuin ihanteellinen otoskoko tietylle menettelylle. Toisin sanoen tehoanalyysi luo tiettyjä suuntaviivoja otoksen koolle, mutta ei voi heijastaa monimutkaisia asioita, joita tutkija törmää tehdessään tiettyjä tutkimushankkeita.

Tilastoratkaisut voivat auttaa määrittämään otoksen koon / tehoanalyysin tutkimustasi varten. Lisätietoja, käy verkkosivuillamme näytteen koko / teho analyysi, tai ota yhteyttä jo tänään.

tilastolliseen Tehoanalyysiin liittyvät Lisäresurssisivut:

• otoskoko / Tehoanalyysi
• otoskoon laskenta ja perustelu
• näytteenotto
• Resampling
• Monte Carlon menetelmät
• otoskoko Formula_3770>
• keskivirhe

tilastoratkaisut voivat auttaa kvantitatiivisessa analyysissä auttamalla sinua kehittämään Metodologiasi ja tuloksiasi. Palveluitamme ovat:

Data Analysis Plan

Edit your research questions and null / alternative hypotheses

Write your data analysis plan; täsmennetään tilastotiedot tutkimuskysymysten ja tilastojen oletusten käsittelemiseksi ja perustellaan, miksi ne ovat tarkoituksenmukaisia tilastoja; anna viitteet

perustele otoskoko – /tehoanalyysi, anna viitteet

selitä data-analyysisuunnitelmasi sinulle, jotta olet mukava ja luottavainen

kahden tunnin lisätuki tilastotieteilijällesi

kvantitatiiviset tulokset-osio (kuvaileva tilasto, Bivariaatti-ja monimuuttuja-analyysit, rakenteellisen yhtälön mallinnus, Polkuanalyysi, HLM, klusterianalyysi)

puhdas and code dataset

conduct deskriptiivinen statistics (ts.

tee analyysejä tutkiaksesi jokaista tutkimuskysymystäsi

Kirjoita ylös tulokset

Anna APA: n 6. painoksen taulukot ja luvut

selitä Luku 4 havainnot

jatkuva tuki koko tulokselle luku tilastot

soita 727-442-4290 pyytää tarjousta tutkimustesi yksityiskohtien perusteella, aikataulua käyttäen tämän sivun kalenteria tai sähköpostia