Test hipotezy dla mocy statystycznej pomoże wykryć prawdopodobieństwo wystąpienia efektu. Prawdziwy efekt można wykryć tylko wtedy, gdy jest on dostępny. Mając pewność co do wniosków płynących z wyniku badania, można obliczyć i zgłosić moc po zakończeniu eksperymentu. Analiza jest niezbędnym narzędziem do oceny wielkości próby i liczby obserwacji. Może to pomóc w wykryciu efektu w eksperymencie. W kolejnych częściach zrozumiesz, w jaki sposób analiza mocy jest istotą testu hipotezy. A więc zaczynajmy:

Analiza mocy

Badacz przeprowadza analizę mocy przed zebraniem danych. Analiza ma na celu wsparcie badaczy w określeniu najmniejszej wielkości próby. Wielkość próby jest odpowiednia do oceny wpływu testu na preferowany poziom satysfakcji. Mniejsze próbki są mniej kosztowne w porównaniu z większymi próbkami. Dlatego badacze preferują analizę mocy dla prawdopodobieństwa efektu. Inną korzyścią wynikającą z zależności od mniejszych próbek jest optymalizacja testów istotności.
Analiza mocy łączy się z testami hipotez. Podczas testowania badacz popełnia dwa rodzaje błędów:
– Błąd typu I
– Błąd typu II
Badacze powinni zauważyć, że przy większych liczebnościach próby mogą łatwo osiągnąć poziom istotności 0,05. Z drugiej strony, jeśli próba jest bardzo mała, badacz może popełnić błąd typu II ze względu na zbyt małą moc.

Czynniki wpływające na analizę mocy

Można sądzić, że wielkość efektu i liczba uczestników badania są najważniejszymi czynnikami wpływającymi na analizę mocy. Mimo że wielkość efektu jest głównym czynnikiem wpływającym na moc, istnieje wiele innych czynników, które wpływają na moc badania. Poniżej omówimy mechaniczne i metodologiczne kwestie wpływające na moc:

1. Poziom alfa

Pierwszym czynnikiem zwiększającym moc jest poziom alfa. Podczas przeprowadzania badania pilotażowego ta strategia jest skuteczna. Jednakże, zwiększenie poziomu alfa może być nieopłacalne. Naukowcy uważają obecnie, że poziom alfa wynosi 0,1 zamiast 0,05. Zmniejszenie poziomów wpłynie na moc i przyczyni się do dostarczenia istotnych wyników.

2. Wielkość próby

Wielkość próby również przyczyni się do zwiększenia mocy. Zwiększenie liczby badanych zapewni różnorodność prób z różnymi ograniczeniami. Jest to zrozumiałe, że wszystkie grupy powinny zawierać równą liczebność próby, ale nie jest to do końca konieczne. Na przykład, finansuje się wywiad z 50 osobami, które przeżyły raka lub dostęp do 20 autystycznych dzieci. Można zwiększyć liczbę badanych, aby uzyskać lepszy wynik. Jednak zwiększenie liczebności próby ma efekt malejącego zwrotu w grupie kontrolnej.

3. Wielkość efektu

Zwiększenie wielkości efektu zwiększy również moc badania. Możesz wykorzystać eksperymentalną manipulację dla zwiększenia. Jednak ta technika jest skuteczna w zwiększaniu poziomu alfa, ale w różnych sytuacjach, takich jak zwiększanie dawki leku, nie ma to żadnego sensu. Jeśli tak jest, można użyć innej techniki, aby zwiększyć rozmiar efektu i generować potężne analizy statystycznej.

4. Zadanie doświadczalne

Jeśli nie możesz zmienić manipulacji eksperymentalnej, możesz dokonać zmian w zadaniach eksperymentalnych. Kiedy wykorzystujesz liczbę zadań w swoich badaniach, możesz wybrać najlepsze zadanie zapewniające maksymalną moc. Nie jesteś pewien, jakie zadania możesz przejrzeć? Możesz również zaprojektować zadania wrażliwe zgodnie z Twoim projektem badawczym.

5. Zmienna odpowiedzi

Ważny jest również proces pomiaru zmiennej odpowiedzi. Użycie technik o niskim błędzie pomiaru i wysokiej czułości pomoże Ci zmierzyć moc. Badacze mają do wyboru wiele miar. Na przykład, można znaleźć wiele środków w postawach, IQ i lęku. Manipulując miarami, możesz zmniejszyć błąd pomiaru.

6. Projekt eksperymentalny

Różne rodzaje projektów eksperymentalnych mają różną moc od siebie. Na przykład, projekty z powtarzanymi pomiarami są potężne i dostarczają natychmiastowych wyników. Można zwiększyć moc poprzez zwiększenie liczby powtarzanych pomiarów podczas analizy mocy. Technika ta ma malejący zwrot z inwestycji poprzez zbieranie wielu punktów czasowych.

7. Grupy

Liczba i rodzaje grup również wpływają na wynik analizy mocy. Można zredukować liczbę uczestników poprzez zmniejszenie liczby warunków eksperymentalnych. Można również dodać więcej grup, ale zachować tę samą liczbę uczestników. Podczas przeprowadzania analizy mocy należy określić, ile osób należy dodać, aby skutecznie wykryć efekt.

8. Procedura statystyczna

Gdy założenia testu ulegną zmianie, można dokonać pewnych zmian. W szczególności, można zmienić rodzaj procedury w celu zwiększenia mocy. Po naruszeniu założeń, nie znajdziesz mocny wynik testu. Naruszenie założeń takich jak normalność, niezależność i heterogeniczność spowoduje zmniejszenie mocy. W takich przypadkach należy zastosować alternatywy nieparametryczne, zwiększające moc.

9. Model statystyczny

Modyfikacja modelu statystycznego jest również możliwa. Zmiana głównych efektów zamiast innych zwiększy moc. Dlatego należy sprawdzić, czy efekt główny modelu jest wystarczająco silny. Jeśli moc nie jest wystarczająca, można dodać więcej interakcji. Przed określeniem tematu należy również sprawdzić, czy programy do analizy mocy uwzględniają warunki interakcji, czy nie.

10. Modyfikacja zmiennej odpowiedzi

Oprócz zmiany modelu statystycznego, spróbuj zmodyfikować zmienną odpowiedzi. Modyfikacja ta będzie korzystna dla spełnienia założeń przy jednoczesnym zmniejszeniu skrajnego wyniku procedury statystycznej. Należy jednak zachować ostrożność, ponieważ przekształcenie zmiennych zwiększy poziom trudności podczas interpretacji.

11. Cel badania

Przyczyny przeprowadzenia badania są również kluczowe podczas przeprowadzania analizy mocy. Niektórzy badacze replikują wcześniejsze badania, inni określają różnicę współczynnika od zera. Cel badania wpływa na wielkość próby. Zamiast próbkowania błędu badawczego, eksperci przypiszą przypadkowe przyczyny i rozróżnią różne badania.

12. Brakujące dane

Kiedy prowadzisz badania, napotkasz problemy związane z brakującymi danymi. Jeśli chcesz zwiększyć moc, musisz zredukować brakujące dane. Spróbuj przypisać kilka minusowych punktów danych do kilku zmiennych. Możesz również usunąć cały zbiór danych, aby poradzić sobie z problemem brakujących danych.

Wnioski

Kiedy prowadzisz badania mocy, rozważ różne czynniki wpływające na wynik badania. Musisz przeanalizować proces i oszacować wynik dla odpowiedzialności. Skup się na dostosowaniu liczby badanych, poziomu alfa i wielkości próbek. Spróbuj zebrać dane i eksperymentować ze zmiennymi, aby zwiększyć moc. Możesz zmienić czynniki w zależności od wymagań i dokładności modelu. W prostych słowach, analiza mocy jest planowanie, aby model wydajny i przetestować hipotezę.