กำลังคำนวณทางสถิติ

เมื่อฉันเข้าใจแล้วฉันจำเป็นต้องรู้อย่างน้อยสามด้าน (จากสี่) ของการศึกษาที่ฉันเสนอเพื่อทำการวิเคราะห์พลังงาน ได้แก่ :

• ประเภทการทดสอบ - ฉันตั้งใจจะใช้ Pearson's r และ ANCOVA / Regression - GLM
• ระดับนัยสำคัญ (อัลฟา) - ฉันตั้งใจจะใช้ 0.05
• ขนาดผลที่คาดหวัง - ฉันตั้งใจจะใช้ขนาดเอฟเฟกต์ขนาดกลาง (0.5)
• ขนาดตัวอย่าง

ใครช่วยแนะนำเครื่องคิดเลขพลังงานออนไลน์ที่ดีที่ฉันสามารถใช้เพื่อทำการคำนวณพลังงานเบื้องต้น (สามารถทำ SPSS เบื้องต้นคำนวณพลังงาน?)

ฉันเจอ GPower แล้ว แต่ฉันกำลังมองหาเครื่องมือที่ง่ายกว่านี้!

นี่ไม่ใช่คำตอบที่คุณต้องการได้ยินฉันกลัว แต่ฉันจะบอกว่าต่อไป: พยายามต่อต้านการล่อลวงของเครื่องคิดเลขออนไลน์ (และประหยัดเงินของคุณก่อนซื้อเครื่องคิดเลขที่เป็นกรรมสิทธิ์)

นี่คือเหตุผลบางส่วนที่ทำให้: 1) เครื่องคิดเลขออนไลน์ทั้งหมดใช้สัญลักษณ์ที่แตกต่างกันและมักมีเอกสารไม่ดี มันเป็นการเสียเวลาของคุณ 2) SPSS เสนอเครื่องคำนวณพลังงาน แต่ฉันไม่เคยลองเลยเพราะมันแพงเกินไปที่แผนกของฉันจะจ่ายได้! 3) วลีเช่น "เอฟเฟกต์ขนาดกลาง" นั้นมีความเข้าใจผิดที่ดีที่สุดและที่แย่ที่สุดคือผิดธรรมดาสำหรับทุกคนยกเว้นการออกแบบการวิจัยที่ง่ายที่สุด มีพารามิเตอร์มากเกินไปและมีการโต้ตอบกันมากเกินกว่าที่จะสามารถกลั่นขนาดเอฟเฟกต์ลงไปเป็นตัวเลขเดียวใน [0,1] แม้ว่าคุณสามารถใส่ลงในตัวเลขเดียวได้ แต่ก็ไม่รับประกันว่า 0.5 ของ Cohen จะตรงกับ "ปานกลาง" ในบริบทของปัญหา

เชื่อฉัน - ดีกว่าในระยะยาวที่จะกัดกระสุนและสอนตัวเองว่าจะใช้การจำลองสถานการณ์เพื่อผลประโยชน์ของคุณ (และประโยชน์ของบุคคลที่คุณกำลังให้คำปรึกษา) นั่งลงกับพวกเขาและทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:

1) ตัดสินใจเลือกรุ่นที่เหมาะสมในบริบทของปัญหา (ดูเหมือนว่าคุณได้ทำงานในส่วนนี้แล้ว)

2) ปรึกษากับพวกเขาเพื่อตัดสินใจว่าควรจะใช้พารามิเตอร์แบบใด, พฤติกรรมของกลุ่มควบคุมไม่ว่าสิ่งนี้จะหมายถึงอะไรในบริบทของปัญหา

3) ให้คำปรึกษากับพวกเขาเพื่อตรวจสอบสิ่งที่พารามิเตอร์ที่ควรอยู่ในลำดับสำหรับความแตกต่างที่จะมีความหมายในทางปฏิบัติ หากมีข้อ จำกัด ด้านขนาดของตัวอย่างก็ควรระบุที่นี่เช่นกัน

4) จำลองข้อมูลตามรุ่นทั้งสองใน 2) และ 3) จากนั้นทำการทดสอบ คุณสามารถทำได้ด้วยซอฟต์แวร์มากมาย - เลือกสิ่งที่คุณชื่นชอบและทำมัน ดูว่าคุณปฏิเสธหรือไม่

5) ทำซ้ำ 4) หลายพันครั้งพูด . ติดตามจำนวนครั้งที่คุณปฏิเสธและสัดส่วนตัวอย่างของการปฏิเสธคือการประมาณการพลังงาน ประมาณนี้มีข้อผิดพลาดมาตรฐานประมาณn}$n$$\hat{p}$$\sqrt{\hat{p}(1 - \hat{p})/n}$

หากคุณทำการวิเคราะห์พลังงานของคุณด้วยวิธีนี้คุณจะพบหลายสิ่ง: ก) มีพารามิเตอร์จำนวนมากวิ่งไปมามากกว่าที่คุณคาดการณ์ไว้ มันจะทำให้คุณสงสัยว่าในโลกนี้มีความเป็นไปได้อย่างไรที่จะยุบมันทั้งหมดให้เป็นตัวเลขเดียวเช่น "กลาง" - และคุณจะเห็นว่ามันเป็นไปไม่ได้อย่างน้อยก็ไม่ได้ตรงไปตรงมา B) พลังของคุณจะเล็กกว่าโฆษณาเครื่องคิดเลขอื่น ๆ มากมาย C) คุณสามารถเพิ่มพลังงานโดยการเพิ่มขนาดตัวอย่าง แต่ระวัง! คุณอาจพบว่าฉันมีเพื่อที่จะตรวจสอบความแตกต่างที่ "มีความหมายในทางปฏิบัติ" คุณต้องมีขนาดตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่มาก

หากคุณมีปัญหากับขั้นตอนใด ๆ ข้างต้นคุณสามารถรวบรวมความคิดของคุณตั้งคำถามสำหรับ CrossValidated และผู้คนที่นี่จะช่วยคุณ

แก้ไข:ในกรณีที่คุณพบว่าคุณอย่างจะต้องใช้เครื่องคิดเลขออนไลน์ที่ดีที่สุดที่ผมเคยพบก็คือพาวเวอร์รัส lenth และหน้าขนาดของกลุ่มตัวอย่าง มีมานานแล้วมีเอกสารที่ค่อนข้างสมบูรณ์ไม่ได้ขึ้นอยู่กับขนาดของเอฟเฟกต์กระป๋องและมีลิงค์ไปยังเอกสารอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องและสำคัญ

แก้ไขอีกต่อไป: บังเอิญเมื่อคำถามนี้เกิดขึ้นฉันถูกต้องในการเขียนโพสต์บล็อกเพื่อออกความคิดบางอย่าง (ไม่เช่นนั้นฉันอาจไม่ได้ตอบเร็ว) อย่างไรก็ตามผมเสร็จวันหยุดสุดสัปดาห์ที่ผ่านมาและคุณสามารถค้นหาได้ที่นี่ มันไม่ได้เขียนไว้ในใจด้วย SPSS แต่ฉันพนันได้เลยว่าถ้าคนฉลาดพวกเขาอาจจะสามารถแปลส่วนของมันเป็นไวยากรณ์ SPSS ได้