Araştırmacılar, hekimler, öğrenciler ve akademisyenler için power analizi sürecini sadeleştiren ve gerekli örneklem sayısını belirlemeye yardımcı olan portalınız. Uygun istatistiksel testi seçin, örneklem büyüklüğünü planlayın ve temel kavramları tek sayfada görün.
Power analizi, çalışmanın gerçekte var olan farkı yakalayabilme olasılığını değerlendirir. Yetersiz örneklem, anlamlı fark olsa bile sonucun kaçmasına neden olabilir.
Bilgi kartları ve mini açıklamalar
Gerçekte var olan farkı ya da ilişkiyi istatistiksel olarak saptayabilme olasılığıdır. Çoğu çalışmada %80 veya %90 hedeflenir.
Tip I hata olasılığıdır. Çoğunlukla 0.05 kullanılır. Daha düşük alpha, daha katı eşik ve daha fazla örneklem ihtiyacı doğurabilir.
Gruplar arası farkın veya ilişki gücünün büyüklüğünü ifade eder. Klinik yorum açısından çok değerlidir.
Yetersiz örneklem güçsüz sonuçlara, fazla örneklem ise zaman ve maliyet kaybına yol açar.
Tüm power analizi araçlarımız tek tık uzağınızda
İki bağımsız grubun ortalamalarını karşılaştırın.
Aynı bireylerde önce-sonra (bağımlı) ölçümlerini karşılaştırın.
Bağımsız iki grubu non-parametrik (medyan) olarak karşılaştırın.
Bağımlı iki ölçümü non-parametrik olarak karşılaştırın.
Üç veya daha fazla bağımsız grubun ortalamalarını karşılaştırın.
Aynı kişilerin 3 veya daha fazla ölçümünü karşılaştırın.
Kategorik değişkenler arası ilişkiyi ve uyumu test edin.
Çok küçük örneklemlerde 2x2 oran analizi yapın.
İki bağımsız gruptaki başarı veya olay oranlarını karşılaştırın.
İki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ölçün.
Birden fazla yordayıcı ile sürekli bir sonucu (R²) tahmin edin.
Bağımsız değişkenlerle ikili (binary) bir sonucu tahmin edin.
Araştırmaya en uygun analiz yöntemini hızlıca bulmak için rehber sihirbaz
Araştırmanız için en uygun istatistiksel testi bulmak üzere aşağıdaki soruları yanıtlayın.
Anasayfa içinde açıklayıcı içerik alanı
İdeal olarak çalışmaya başlamadan önce, yani a priori olarak yapılmalıdır.
Literatürde tartışmalıdır; çoğu durumda güven aralıkları ve etki büyüklüğü daha anlamlı olabilir.
Literatür, pilot çalışma veya klinik olarak anlamlı minimum fark yaklaşımı kullanılabilir.
Evet. PHP backend ve JavaScript arayüz ile birçok temel power analizi modülü web tabanlı geliştirilebilir.
