Проверка гипотезы на статистическую мощность поможет определить вероятность эффекта. Вы можете определить истинный эффект только в том случае, если он доступен. Уверенно делая выводы по результатам исследования, вы можете рассчитать и сообщить о силе после завершения эксперимента. Анализ является обязательным инструментом для оценки размера выборки и количества наблюдений. Это может помочь определить эффект в эксперименте. В следующих разделах вы поймете, как анализ мощности является сутью теста на гипотезу. Итак, начнем:

Анализ мощности

Исследователь проводит анализ мощности перед сбором данных. Цель анализа – помочь исследователям определить наименьший размер пробы. Размер выборки подходит для оценки влияния теста на предпочтительный уровень удовлетворенности. Меньшие образцы дешевле, чем большие. Поэтому исследователи предпочитают анализ мощности вероятности эффекта. Еще одним преимуществом зависимости от меньших выборок является оптимизация тестирования значимости.
Анализ мощности связан с проверкой гипотез. Во время тестирования исследователь совершает два вида ошибок:
– Ошибка I типа
– Ошибка типа II
Исследователям следует отметить, что при больших размерах выборки они легко могут достичь уровня значимости 0,05. С другой стороны, если выборка очень мала, исследователю может потребоваться ошибка типа II из-за недостаточной мощности.

Факторы, влияющие на анализ мощности

Вы можете подумать, что размер эффекта и количество субъектов являются обязательными факторами анализа мощности. Несмотря на то, что размер эффекта является основным фактором, влияющим на силу исследования, существует множество других факторов, влияющих на силу исследования. Ниже мы обсудим механические и методологические вопросы, влияющие на власть:

1. Альфа-уровень

Первым фактором увеличения мощности является альфа-уровень. При проведении пилотного исследования эта стратегия является эффективной. Однако повышение альфа-уровня может оказаться нежизнеспособным. В настоящее время ученые рассматривают альфа-уровень не как 0,05, а как 0,1. Снижение уровней повлияет на мощность и будет способствовать получению соответствующих результатов.

2. Размер образца

Размеры образцов также будут способствовать увеличению мощности. Увеличение числа испытуемых позволит получить разнообразные образцы с различными ограничениями. Понятно, что все группы должны включать равные номера выборки, но это не совсем необходимо. Например, это финансирование интервью с 50 выжившими после рака или доступ к 20 детям-аутистам. Вы можете увеличить выборку для лучшего результата. Однако увеличение размера выборки приводит к уменьшению эффекта отдачи в контрольной группе.

3. Размер эффекта

Увеличение размера эффекта также увеличит мощность. Вы можете использовать экспериментальную манипуляцию для приращения. Однако, эта техника эффективна при увеличении альфа-уровня, но в различных ситуациях, таких как увеличение дозы препарата, она не имеет никакого смысла. Если это так, то можно использовать другую методику для увеличения размера эффекта и генерирования мощного статистического анализа.

4. Экспериментальная задача

Если вы не можете изменить экспериментальную манипуляцию, вы можете внести изменения в экспериментальные задания. Когда вы используете количество задач в вашем исследовании, вы можете выбрать одну из лучших задач, обеспечивающих максимальную мощность. Не уверены в том, какие задачи вы можете просмотреть? Вы также можете разработать чувствительные задачи в соответствии с вашим исследовательским проектом.

5. Переменная реакции

Важен также процесс измерения ответной переменной. Использование низких погрешностей измерения и высокой чувствительности поможет вам измерить мощность. Исследователи могут выбирать из множества мер. Например, вы найдете количество мер в отношении, IQ и тревоги. С помощью манипуляций с измерениями можно уменьшить погрешность измерения.

6. Экспериментальный проект

Различные типы экспериментальных конструкций имеют разную силу. Например, конструкции многократных измерений являются мощными и дают мгновенные результаты. Можно увеличить мощность, увеличивая проекты повторных измерений при анализе мощности. Эта методика снижает отдачу за счет сбора многих временных точек.

7. Группы

Количество и типы групп также будут влиять на результаты энергетического анализа. Вы можете уменьшить количество испытуемых, уменьшив количество экспериментальных условий. Кроме того, вы можете добавить больше групп, но сохранить то же самое количество субъектов. При выполнении энергетического анализа необходимо определить, сколько субъектов нужно добавить для эффективного обнаружения эффекта.

8. Статистическая процедура

При нарушении допущений теста можно внести определенные изменения. В частности, вы можете изменить тип процедуры для увеличения мощности. После нарушения допущения, вы не найдете мощного результата теста. Нарушение таких предположений, как нормальность, независимость и неоднородность, приведет к снижению мощности. В таких случаях следует использовать непараметрические альтернативы, увеличивая мощность.

9. Статистическая модель

Модификация статистической модели также возможна. Изменение основных эффектов вместо других увеличит мощность. Поэтому необходимо выяснить, достаточно ли мощен основной эффект модели. Если мощность недостаточна, можно добавить больше взаимодействий. Перед тем, как определить объект, необходимо также проверить, включают ли программы анализа мощности термины взаимодействия или нет.

10. Изменить переменную реакции

Кроме изменения статистической модели, попробуйте модифицировать переменную ответа. Эта модификация будет полезна для соответствия допущениям при одновременном снижении экстремальных баллов статистической процедуры. Однако следует быть осторожным, так как преобразование переменных увеличит уровень сложности при интерпретации.

11. Цель исследования

Причины, по которым проводятся исследования, также имеют решающее значение при проведении анализа мощности. Некоторые исследователи копируют предыдущие исследования, другие определяют разницу коэффициентов от нуля. Цель исследования влияет на размер выборки. Вместо выборки ошибки исследования эксперты присваивают случайные причины и проводят различие между различными исследованиями.

12. Пропущенные данные

Когда вы проводите исследование, вы столкнетесь с проблемами недостающих данных. Если вы хотите увеличить мощность, вам необходимо уменьшить количество недостающих данных. Попробуйте приписать несколько минусовых точек данных нескольким переменным. Вы также можете удалить полный набор данных для решения проблемы пропущенных данных.

Заключение

При проведении исследований в области электроэнергетики учитывайте различные факторы, влияющие на результаты ваших исследований. Вам необходимо проанализировать процесс и оценить результат для отчетности. Сосредоточьтесь на корректировке количества субъектов, альфа-уровня и размера выборок. Попробуйте собрать данные и поэкспериментируйте с переменными для увеличения мощности. Вы можете изменить факторы в зависимости от требований и точности модели. Простыми словами, анализ мощности – это планирование, направленное на то, чтобы сделать модель эффективной и проверить гипотезу.