सांख्यिकी / अध्ययन डिज़ाइन
सांख्यिकीय पावर कैलकुलेटर (T-टेस्ट के लिए सैंपल साइज़)
दो समूहों की तुलना की योजना बनाएँ: अपनी इच्छित पावर के साथ दिए गए आकार के प्रभाव का पता लगाने के लिए प्रति समूह आवश्यक सैंपल साइज़, या दिए गए समूह आकार वाले डिज़ाइन की पावर निकालें। यह द्विपक्षीय या एकपक्षीय परीक्षण के लिए काम करता है।
सांख्यिकीय पावर कैलकुलेटर (T-टेस्ट के लिए सैंपल साइज़): पावर वह प्रायिकता है कि दो समान समूहों की तुलना करने वाला t-टेस्ट p < α देता है, जब वास्तविक अंतर d standard deviations हो। यह टूल noncentral t distribution के आकार का उपयोग करते हुए समूह का आकार तब तक बढ़ाता है, जब तक पावर लक्ष्य तक नहीं पहुँच जाती। परिणाम statsmodels से मेल खाते हैं: 80% पावर और α = 0.05 पर d = 0.5 के लिए प्रति समूह 64, d = 0.3 के लिए 176 और d = 0.2 के लिए 394 नमूने चाहिए। यह आपके ब्राउज़र में 100% स्थानीय रूप से चलता है और सर्वर पर कोई फ़ाइल अपलोड नहीं होती।
- श्रेणी
- स्कूल और पढ़ाई के टूल्स
- रन
- आपके ब्राउज़र में
- लागत
- मुफ़्त · साइन अप की ज़रूरत नहीं
- उपलब्धता
- इस्तेमाल के लिए तैयार
पूरी तरह आपके ब्राउज़र में चलता है
यह स्वतंत्र t-test से दो समूहों के माध्यों की तुलना करने के लिए है। जब वास्तविक प्रभाव आपके दर्ज किए गए आकार का हो, तब महत्वपूर्ण परिणाम मिलने की संभावना को पावर कहते हैं; 80% सामान्य लक्ष्य है। छोटे प्रभावों के लिए कहीं अधिक लोगों की आवश्यकता होती है: α = 0.05 पर 80% पावर के लिए d = 0.5 में प्रति समूह 64 लोग चाहिए, जबकि d = 0.2 में 394 लोग चाहिए। यह गणना noncentral t वितरण का बारीकी से अनुसरण करती है और सामान्य मामलों में dedicated power software के परिणाम से निकटतम व्यक्ति तक मेल खाती है।
कम सांख्यिकीय शक्ति वाले अध्ययन
प्रति समूह 30 लोगों के साथ d = 0.5 के मध्यम प्रभाव का α = 0.05 पर केवल लगभग 48% बार पता चलता है: वास्तविक प्रभाव के छूट जाने की संभावना अधिक है।
पायलट अध्ययन के माध्यों और SDs से d का अनुमान लगाने के लिए इफ़ेक्ट साइज़ कैलकुलेटर का उपयोग करें।
प्रयोगों के बजाय सर्वेक्षण
जब उद्देश्य समूहों की तुलना करने के बजाय त्रुटि की एक सीमा के भीतर किसी अनुपात का अनुमान लगाना हो, तो सैंपल साइज़ कैलकुलेटर का उपयोग करें।
लोगों के बीच में अध्ययन छोड़ने की संभावना को ध्यान में रखें: यदि आपको 10% लोगों के छोड़ने की उम्मीद है, तो आकार को 0.9 से विभाजित करें।
इस्तेमाल करने का तरीका
- जिस प्रभाव का पता लगाना है, उसे Cohen's d और significance level के रूप में दर्ज करें।
- आवश्यक सैंपल साइज़ चुनकर पावर दर्ज करें, या डिज़ाइन की पावर चुनकर समूह का आकार दर्ज करें।
- प्रति समूह और कुल सैंपल साइज़, या पावर और प्रभाव छूट जाने की संभावना देखें।
गोपनीयता और सीमाएँ
सब कुछ आपके ब्राउज़र में कैलकुलेट होता है।
संबंधित टूल्स
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
मुझे किस प्रभाव आकार की योजना बनानी चाहिए?
उस सबसे छोटे अंतर की, जो व्यवहार में महत्वपूर्ण हो, या पिछले अध्ययनों के किसी अनुमान की। बड़े प्रभाव के लिए योजना बनाकर छोटा प्रभाव मिलने पर अध्ययन की पावर कम रह जाती है।
80% पावर क्यों?
यह एक आम मानक है: योजना बनाए गए आकार के वास्तविक प्रभाव के छूट जाने की संभावना पाँच में से एक होती है। अब कई क्षेत्रों में 90% का इस्तेमाल किया जाता है।
क्या इसमें दूसरे परीक्षण भी शामिल हैं?
यह दो स्वतंत्र माध्यों की तुलना के लिए है; paired designs, proportions और ANOVA के लिए अपने अलग फ़ॉर्मूले चाहिए।
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