Ein Hypothesentest zur statistischen Power hilft, die Wahrscheinlichkeit eines Effekts zu erkennen. Sie können den wahren Effekt nur erkennen, wenn er vorhanden ist. Mit Vertrauen in die Schlussfolgerung aus dem Ergebnis der Studie können Sie die Power nach Abschluss des Experiments berechnen und berichten. Die Analyse ist ein unerlässliches Werkzeug, um den Stichprobenumfang und die Anzahl der Beobachtungen zu bewerten. Dies kann helfen, den Effekt im Experiment zu erkennen. In den folgenden Abschnitten werden Sie verstehen, wie die Power-Analyse die Essenz des Hypothesentests ist. Lassen Sie uns also beginnen:

Power-Analyse

Der Forscher führt die Power-Analyse vor der Datenerhebung durch. Die Analyse soll den Forscher bei der Bestimmung des kleinsten Stichprobenumfangs unterstützen. Die Stichprobengröße ist geeignet, um den Effekt des Tests auf das bevorzugte Zufriedenheitsniveau zu evaluieren. Die kleineren Stichproben sind im Vergleich zu den größeren Stichproben weniger teuer. Daher bevorzugen die Forscher die Power-Analyse für die Wahrscheinlichkeit des Effekts. Ein weiterer Vorteil der Abhängigkeit von den kleineren Stichproben ist die Optimierung der Signifikanztests.
Die Power-Analyse ist mit den Hypothesentests verknüpft. Während des Tests begeht der Forscher zwei Arten von Fehlern:
– Fehler vom Typ I
– Typ-II-Fehler
Forscher sollten beachten, dass sie bei größeren Stichprobengrößen leicht das Signifikanzniveau von 0,05 erreichen können. Wenn die Stichprobe hingegen sehr klein ist, kann der Forscher aufgrund der mangelnden Power einen Fehler vom Typ II begehen.

Faktoren, die die Power-Analyse beeinflussen

Man könnte denken, dass die Effektgröße und die Anzahl der Probanden zwingende Faktoren der Power-Analyse sind. Auch wenn die Effektgröße der Hauptfaktor für die Power ist, gibt es zahlreiche andere Faktoren, die die Power einer Studie beeinflussen. Im Folgenden werden wir die mechanischen und methodischen Aspekte diskutieren, die die Power beeinflussen:

1. Alpha-Niveau

Der erste Faktor zur Erhöhung der Power ist das Alpha-Niveau. Während der Durchführung der Pilotstudie ist diese Strategie effektiv. Es kann jedoch nicht praktikabel sein, das Alpha-Niveau zu erhöhen. Forscher betrachten jetzt das Alpha-Niveau als 0,1 anstelle von 0,05. Die Reduzierung des Niveaus wirkt sich auf die Power aus und trägt dazu bei, relevante Ergebnisse zu liefern.

2. Stichprobengröße

Die Stichprobengröße trägt ebenfalls zur Erhöhung der Aussagekraft bei. Die Erhöhung der Anzahl der Probanden wird eine Vielzahl von Stichproben mit unterschiedlichen Einschränkungen liefern. Es ist verständlich, dass alle Gruppen die gleiche Anzahl an Stichproben enthalten sollten, aber es ist nicht unbedingt notwendig. Es ist zum Beispiel die Finanzierung einer Befragung von 50 Krebsüberlebenden oder der Zugang zu 20 autistischen Kindern. Sie können die Anzahl der Probanden erhöhen, um ein besseres Ergebnis zu erzielen. Die Erhöhung der Stichprobengröße hat jedoch einen abnehmenden Renditeeffekt in der Kontrollgruppe.

3. Effektgröße

Durch die Erhöhung der Effektgröße wird auch die Aussagekraft erhöht. Sie können experimentelle Manipulationen für die Vergrößerung verwenden. Diese Technik ist zwar effektiv bei der Erhöhung des Alpha-Levels, aber in verschiedenen Situationen, wie z. B. bei der Erhöhung der Medikamentendosis, macht sie keinen Sinn. Wenn das der Fall ist, können Sie eine andere Technik verwenden, um die Effektgröße zu erhöhen und eine leistungsfähige statistische Analyse zu erstellen.

4. Experimentelle Aufgabe

Wenn Sie die experimentelle Manipulation nicht ändern können, können Sie Änderungen an den experimentellen Aufgaben vornehmen. Wenn Sie die Anzahl der Aufgaben in Ihrer Untersuchung nutzen, können Sie die beste Aufgabe auswählen, die eine maximale Power bietet. Sie sind sich nicht sicher, welche Aufgaben Sie überprüfen können? Sie können auch sensible Aufgaben entsprechend Ihrem Forschungsprojekt entwerfen.

5. Antwortvariable

Das Verfahren zur Messung der Antwortvariable ist ebenfalls wichtig. Die Verwendung von Verfahren mit geringem Messfehler und hoher Sensitivität wird Ihnen bei der Messung der Power helfen. Forschern stehen zahlreiche Maße zur Verfügung. Zum Beispiel finden Sie die Anzahl der Maße in Einstellungen, IQ und Angst. Indem Sie die Maße manipulieren, können Sie den Messfehler reduzieren.

6. Experimenteller Entwurf

Verschiedene Arten von Versuchsplänen haben eine unterschiedliche Aussagekraft. Zum Beispiel sind Versuchspläne mit wiederholten Messungen sehr aussagekräftig und liefern sofortige Ergebnisse. Sie können die Aussagekraft erhöhen, indem Sie die Versuchspläne mit wiederholten Messungen während der Power-Analyse erhöhen. Diese Technik hat abnehmende Erträge durch das Sammeln vieler Zeitpunkte.

7. Gruppen

Die Anzahl und Art der Gruppen beeinflusst ebenfalls das Ergebnis der Power-Analyse. Sie können die Anzahl der Probanden reduzieren, indem Sie die Anzahl der Versuchsbedingungen verringern. Sie können auch mehr Gruppen hinzufügen, aber die Anzahl der Probanden beibehalten. Wenn Sie eine Power-Analyse durchführen, sollten Sie ermitteln, wie viele Probanden hinzugefügt werden müssen, um den Effekt effizient zu erfassen.

8. Statistisches Verfahren

Wenn es eine Störung in den Annahmen des Tests gibt, können Sie bestimmte Änderungen vornehmen. Insbesondere können Sie die Art des Verfahrens ändern, um die Power zu erhöhen. Nach der Verletzung der Annahme, werden Sie nicht das mächtige Ergebnis des Tests finden. Verletzungen von Annahmen wie Normalität, Unabhängigkeit und Heterogenität verringern die Aussagekraft. In solchen Fällen sollten Sie nichtparametrische Alternativen verwenden, um die Power zu erhöhen.

9. Statistisches Modell

Eine Modifikation des statistischen Modells ist ebenfalls möglich. Das Ändern der Haupteffekte anstelle von anderen erhöht die Power. Daher müssen Sie herausfinden, ob der Haupteffekt des Modells stark genug ist. Wenn die Power nicht ausreicht, können Sie weitere Interaktionen hinzufügen. Bevor Sie das Thema bestimmen, sollten Sie auch prüfen, ob die Power-Analyseprogramme Interaktionsterme enthalten oder nicht.

10. Ändern Sie die Antwortvariable

Neben der Änderung des statistischen Modells können Sie auch versuchen, die Antwortvariable zu modifizieren. Diese Modifikation ist vorteilhaft, um die Annahmen zu erfüllen und gleichzeitig die Extremwerte des statistischen Verfahrens zu reduzieren. Sie müssen jedoch vorsichtig sein, da das Transformieren der Variablen den Schwierigkeitsgrad bei der Interpretation erhöht.

11. Zweck der Studie

Die Gründe für die Durchführung der Forschung sind auch bei der Durchführung der Power-Analyse entscheidend. Einige Forscher replizieren frühere Untersuchungen; andere bestimmen den Unterschied des Koeffizienten von Null. Der Zweck der Studie beeinflusst die Stichprobengröße. Anstelle der Stichprobengröße werden Experten die zufälligen Gründe zuordnen und zwischen verschiedenen Forschungen unterscheiden.

12. Fehlende Daten

Wenn Sie eine Forschung durchführen, werden Sie auf Probleme mit fehlenden Daten stoßen. Wenn Sie die Power erhöhen wollen, müssen Sie die fehlenden Daten reduzieren. Versuchen Sie, einige wenige Minusdatenpunkte auf wenige Variablen zuzuschreiben. Sie können auch den gesamten Datensatz entfernen, um mit dem Problem der fehlenden Daten umzugehen.

Schlussfolgerung

Wenn Sie eine Power-Forschung durchführen, sollten Sie verschiedene Faktoren berücksichtigen, die das Ergebnis Ihrer Forschung beeinflussen. Sie müssen den Prozess analysieren und das Ergebnis für die Nachvollziehbarkeit schätzen. Konzentrieren Sie sich auf die Anpassung der Anzahl der Probanden, des Alpha-Niveaus und der Größe der Stichproben. Versuchen Sie, die Daten zu sammeln und mit den Variablen zu experimentieren, um die Aussagekraft zu erhöhen. Sie können die Faktoren abhängig von den Anforderungen und der Genauigkeit des Modells ändern. In einfachen Worten, die Power-Analyse ist die Planung, um das Modell effizient zu machen und die Hypothese zu testen.