Potenza si riferisce alla capacità di un test statistico per rilevare un effetto, supponendo che non vi è uno da rilevare. Più alto è il potere, il meno probabile è che il test produrrà un falso negativo - respingere una corretta ipotesi. Viene somministrato come figura tra 0 e 1, che può essere convertito in una percentuale. Ad esempio, una potenza di .68 rappresenta una probabilità 68 per cento che la prova non farà un errore falso negativo, chiamato anche un errore di Tipo II.

istruzione

Calcolo Potenza

1 Determinare il tipo di analisi potenza necessaria. Potrebbe essere necessario sia un'analisi post hoc, in cui è stato raccolto già i vostri dati e vogliono conoscere la potenza della vostra analisi o un'analisi a priori, in cui si desidera conoscere la quantità di dati da raccogliere per raggiungere un certo potere.

2 Scaricare ed eseguire G * Power, un programma gratuito per Mac e PC sviluppato presso l'Università di Dusseldorf (vedi Risorse).

3 Seleziona il tipo di analisi si stanno conducendo dalla "famiglia Test" and drop "test statistico" down menu.

4 Selezionare "a priori" o "Post hoc" a seconda dei casi dal "tipo di analisi della potenza" menu a discesa.

5 Digitare le informazioni pertinenti nei campi nella sezione "Parametri di ingresso".

Per un test a priori, è necessario inserire la dimensione dell'effetto, dato come r di Pearson, la potenza che si vuole ottenere e il livello alpha si utilizza. Questo alpha è il punto di taglio per la significatività statistica utilizzata nella vostra analisi; per esempio, .05 in psicologia.

Per i test post-hoc, è necessario inserire la dimensione del campione del vostro esperimento, la dimensione dell'effetto avete raggiunto, dato come r di Pearson e il livello alpha è stato utilizzato.

Per entrambe le prove a priori e post hoc, utilizzare il menu a tendina per indicare se il test è stato una coda o due code.

6 Fai clic su "Calcola" in basso a destra.

7 Leggere l'uscita in basso a destra dello schermo. Per un test a priori, il software presenta la dimensione totale del campione è necessario per raggiungere il livello desiderato di potere. Per un test post-hoc, si impara la potenza osservata dell'analisi avete condotto.