Un test d’ipotesi per la potenza statistica aiuterà a rilevare la probabilità di un effetto. È possibile individuare il vero effetto solo se disponibile. Con la fiducia nella conclusione del risultato dello studio, si può calcolare e riportare la potenza dopo aver completato l’esperimento. L’analisi è uno strumento imperativo per valutare la dimensione del campione e il numero di osservazioni. Questo può aiutare a rilevare l’effetto nell’esperimento. Nelle sezioni seguenti, capirete come l’analisi della potenza sia l’essenza del test d’ipotesi. Quindi cominciamo:

Analisi della potenza

Il ricercatore conduce l’analisi della potenza prima della raccolta dei dati. L’analisi mira a sostenere i ricercatori nel determinare la dimensione del campione più piccola. La dimensione del campione è adatta per valutare l’effetto del test sul livello di soddisfazione preferito. I campioni più piccoli sono meno costosi rispetto ai campioni più grandi. Pertanto, i ricercatori preferiscono l’analisi della potenza per la probabilità dell’effetto. Un altro vantaggio di dipendere dai campioni più piccoli è l’ottimizzazione dei test di significatività.
L’analisi di potenza si collega ai test di ipotesi. Durante il test il ricercatore commette due tipi di errori:
– Errore di tipo I
– Errore di tipo II
I ricercatori dovrebbero notare che con campioni più grandi, possono facilmente raggiungere il livello di significatività 0,05. D’altra parte, se il campione è molto piccolo, il ricercatore potrebbe richiedere un errore di tipo II a causa della potenza carente.

Fattori che influenzano l’analisi della potenza

Si potrebbe pensare che la dimensione dell’effetto e il numero di soggetti siano fattori imperativi dell’analisi di potenza. Anche se la dimensione dell’effetto è il principale contributore alla potenza, ci sono numerosi altri fattori che influenzano la potenza di uno studio. Di seguito discuteremo le questioni meccaniche e metodologiche che influenzano la potenza:

1. Livello Alfa

Il primo fattore per aumentare la potenza è attraverso il livello alfa. Durante l’esecuzione dello studio pilota, questa strategia è efficace. Tuttavia, può essere non fattibile aumentare il livello alfa. I ricercatori stanno ora considerando il livello alfa come 0,1 invece di 0,05. La riduzione dei livelli influenzerà la potenza e contribuirà a fornire risultati rilevanti.

2. Dimensione del campione

Anche la dimensione del campione contribuirà ad aumentare la potenza. L’aumento del numero di soggetti fornirà una varietà di campioni con diverse restrizioni. È comprensibile che tutti i gruppi dovrebbero includere un numero uguale di campioni, ma non è del tutto necessario. Per esempio, è finanziare un’intervista di 50 sopravvissuti al cancro o accedere a 20 bambini autistici. È possibile aumentare i soggetti per un risultato migliore. Tuttavia, aumentare la dimensione del campione ha un effetto di ritorno decrescente nel gruppo di controllo.

3. Dimensione dell’effetto

Aumentando la dimensione dell’effetto si aumenta anche la potenza. È possibile utilizzare la manipolazione sperimentale per l’incremento. Tuttavia, questa tecnica è efficace per aumentare il livello alfa, ma in varie situazioni come l’aumento della dose del farmaco, non ha senso. Se questo è il caso, è possibile utilizzare un’altra tecnica per aumentare la dimensione dell’effetto e generare una potente analisi statistica.

4. Compito sperimentale

Se non potete cambiare la manipolazione sperimentale, potete fare dei cambiamenti nei compiti sperimentali. Quando utilizzate il numero di compiti nella vostra ricerca, potete scegliere il compito migliore che fornisce la massima potenza. Non siete sicuri di quali compiti potete rivedere? Puoi anche progettare compiti sensibili in base al tuo progetto di ricerca.

5. Variabile di risposta

Anche il processo per misurare la variabile di risposta è importante. Usare un basso errore di misurazione e tecniche ad alta sensibilità vi aiuterà a misurare la potenza. I ricercatori hanno numerose misure tra cui scegliere. Per esempio, troverete il numero di misure negli atteggiamenti, nel QI e nell’ansia. Manipolando le misure, è possibile ridurre l’errore di misurazione.

6. Disegno sperimentale

Vari tipi di disegni sperimentali hanno una potenza diversa l’uno dall’altro. Per esempio, i disegni a misure ripetute sono potenti e forniscono risultati immediati. È possibile aumentare la potenza aumentando i disegni a misure ripetute durante l’analisi della potenza. Questa tecnica ha rendimenti decrescenti raccogliendo molti punti di tempo.

7. Gruppi

Il numero e i tipi di gruppi influiranno anche sul risultato dell’analisi di potenza. Potete ridurre il numero di soggetti riducendo il numero di condizioni sperimentali. Inoltre, è possibile aggiungere più gruppi ma mantenere lo stesso numero di soggetti. Quando si esegue l’analisi di potenza, si dovrebbe identificare quanti soggetti aggiungere per rilevare l’effetto in modo efficiente.

8. Procedura statistica

Quando c’è un’alterazione delle ipotesi del test, si possono fare alcuni cambiamenti. In particolare, si può cambiare il tipo di procedura per aumentare la potenza. Dopo la violazione del presupposto, non troverete il risultato potente del test. Le violazioni delle ipotesi come la normalità, l’indipendenza e l’eterogeneità ridurranno la potenza. In questi casi, dovreste usare alternative non parametriche, aumentando la potenza.

9. Modello statistico

La modifica del modello statistico è anche possibile. Cambiare gli effetti principali invece di altri aumenterà la potenza. Pertanto, è necessario trovare se l’effetto principale del modello è abbastanza potente. Se la potenza non è sufficiente, si possono aggiungere più interazioni. Prima di determinare il soggetto, si dovrebbe anche controllare se i programmi di analisi della potenza includono termini di interazione o meno.

10. Modificare la variabile di risposta

Oltre a cambiare il modello statistico, provate a modificare la variabile di risposta. Questa modifica sarà utile per soddisfare le ipotesi riducendo il punteggio estremo della procedura statistica. Tuttavia, è necessario fare attenzione, poiché la trasformazione delle variabili aumenterà il livello di difficoltà durante l’interpretazione.

11. Scopo dello studio

Le ragioni per condurre la ricerca sono anche cruciali mentre si esegue l’analisi della potenza. Alcuni ricercatori stanno replicando la ricerca precedente; altri determinano la differenza di coefficiente da zero. Lo scopo dello studio influenza la dimensione del campione. Invece di campionare l’errore di ricerca, gli esperti assegneranno le ragioni casuali e differenzieranno le varie ricerche.

12. Dati mancanti

Quando si conduce una ricerca, si incontrano problemi di dati mancanti. Se volete aumentare la potenza, dovete ridurre i dati mancanti. Cercate di attribuire pochi punti di dati mancanti su poche variabili. Potete anche rimuovere l’intero set di dati per affrontare il problema dei dati mancanti.

Conclusione

Quando conducete una ricerca sulla potenza, considerate diversi fattori che influenzano il risultato della vostra ricerca. Dovete analizzare il processo e stimare il risultato per la responsabilità. Concentratevi sulla regolazione del numero di soggetti, del livello alfa e della dimensione dei campioni. Provate a raccogliere i dati e a sperimentare le variabili per aumentare la potenza. Potete cambiare i fattori a seconda dei requisiti e della precisione del modello. In parole semplici, l’analisi della potenza è la pianificazione per rendere il modello efficiente e testare l’ipotesi.