• Buradasın

    G*Power ile örneklem sayısı nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    G*Power ile örneklem sayısının hesaplanması için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Araştırma amacının belirlenmesi 3. Hangi istatistiksel testin uygulanacağının seçilmesi (örneğin, bağımsız gruplarda t-testi, ANOVA vb.) 3.
    2. Etki büyüklüğünün tahmin edilmesi 3. Daha önceki benzer çalışmalardan veya pilot verilerden tahmini bir etki büyüklüğü belirlenmesi 3. Cohen’s d, Pearson’s r veya η² gibi ölçütler kullanılabilir 3.
    3. Anlamlılık düzeyinin (alpha) girilmesi 3. Genellikle 0,05 (yani %5 hata payı) seçilir 3.
    4. Gerekli diğer parametrelerin girilmesi 3. Test türüne göre grup sayısı, gruplar arası oran vb. 3.
    5. Hedeflenen güç düzeyinin girilmesi 3. Genellikle %80 (0,80) veya üstü önerilir 3.
    6. “Calculate” (hesapla) butonuna basılması 3. G*Power gerekli örneklem büyüklüğünü, gücü veya anlamlılık düzeyini hesaplar 3.
    G*Power, istatistiksel güç analizleri yapmak için kullanılan ücretsiz bir yazılımdır 2. Araştırmacılara, belirli bir çalışmada ihtiyaç duyulan örneklem büyüklüğünü belirlemede yardımcı olur ve aynı zamanda istatistiksel testlerin gücünü hesaplar 2.
    G*Power ile örneklem sayısı hesaplama hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir:
    • youtube.com'da "G*Power ile Örneklem Sayısı Belirleme (Sample Size)" başlıklı video 1;
    • spss-yardimi.com'da "G*Power Güç Analizi" başlıklı yazı 2;
    • nominalanaliz.com'da "Power Analizi Nedir? G*Power ile Güç Analizi ve Örneklem Hesaplama Rehberi" başlıklı yazı 3;
    • tezyardimplatformu.com'da "Güç Analizi Yaparak Örneklem Büyüklüğü Nasıl Hesaplanır? (G*Power Yapma)" başlıklı yazı 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Evren sayısı 300 iken örneklem sayısı ne olmalı?

    Evren sayısı 300 iken örneklem sayısının en az 30 olması önerilir.

    Örnekleme yöntemi nasıl belirlenir?

    Örnekleme yöntemi belirlenirken aşağıdaki faktörler dikkate alınmalıdır: 1. Nüfusun Büyüklüğü ve Çeşitliliği: Daha büyük ve çeşitli popülasyonlar için olasılıklı örnekleme yöntemleri (basit rastgele örnekleme, tabakalı rastgele örnekleme) tercih edilir. 2. Araştırmanın Hedefleri: Bulguların daha geniş bir popülasyona genellenmesi gerekiyorsa, olasılıklı örnekleme yöntemleri daha uygundur. 3. Kaynaklar ve Zaman Kısıtlamaları: Olasılıklı örnekleme yöntemleri daha fazla zaman, çaba ve bütçe gerektirir. Örnekleme yöntemleri iki ana kategoriye ayrılır: 1. Olasılıklı Örnekleme: Popülasyondaki her bireyin eşit seçilme şansına sahip olduğu yöntemlerdir. 2. Olasılıklı Olmayan Örnekleme: Rastgele bir kritere bağlı olmayan yöntemlerdir.

    Basit rastgele örneklemede örneklem hacmi nasıl belirlenir?

    Basit rastgele örneklemede örneklem hacminin belirlenmesi için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Evrenin Listelenmesi: Tüm birimler listelenir. 2. Rastgele Sayılar: Listeden rastgele sayılar üretilir veya bir bilgisayar programı ya da rastgele sayı listeleri kullanılır. 3. Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi: Örneklemin içinde olmasını istenen öğe sayısı kadar rastgele sayı üretilir. Örneklem hacmi, aşağıdaki formüller kullanılarak da hesaplanabilir: Kitledeki birey sayısı biliniyorsa: n = d²N/t²pq. Kitledeki birey sayısı bilinmiyorsa: n = t²s²/d². Bu formüllerde: n: Örnekleme alınacak birey sayısı. N: Kitledeki birey sayısı. p: İncelenen olayın görülme sıklığı (olasılığı). q: İncelenen olayın görülmeme sıklığı (olasılığı). t: Belirli serbestlik derecesinde ve saptanan yanılma düzeyinde t tablosundan bulunan teorik değer. s: Kitle standart sapması. Örneklem hacminin belirlenmesinde ayrıca araştırılan özelliğin popülasyondaki varyansı, arzulanan güven düzeyi ve kabul edilebilir marjinal hata gibi faktörler de dikkate alınmalıdır.

    Anketlerde örneklem büyüklüğü nasıl belirlenir?

    Anketlerde örneklem büyüklüğü belirlenirken aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Nüfus büyüklüğünün belirlenmesi. 2. Hata payının saptanması. 3. Güven seviyesinin seçilmesi. 4. Standart sapmanın tahmin edilmesi. Bu adımlar ışığında, örneklem büyüklüğünü hesaplamak için kullanılan bazı formüller şunlardır: n = t² s² d² (Kitledeki birey sayısı biliniyorsa). n = d N t² s² / 2 (N-1) + t² s² (Kitledeki birey sayısı biliniyorsa). En uygun örneklem büyüklüğü, araştırmanın amaçlarına ve mevcut sınırlandırıcı faktörlere göre değişir. Örneklem büyüklüğü hesaplama yöntemleri hakkında daha fazla bilgi almak için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: limesurvey.org; acikders.ankara.edu.tr; bingol.edu.tr.

    Yeter sayısı kaç olmalı?

    Yeter sayısı, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşıyabilir. İşte bazı örnekler: TBMM'de karar yeter sayısı: Türkiye Büyük Millet Meclisi'nde karar yeter sayısı, toplantıya katılanların salt çoğunluğudur ve hiçbir şekilde üye tam sayısının dörtte birinin bir fazlasından az olamaz. Apartman toplantılarında yeter sayısı: Kat malikleri kurulunda yeter sayısı, kat maliklerinin sayı ve arsa payı bakımından yarısından bir fazlasıdır. Genel kurul toplantılarında yeter sayısı: Site yönetiminde kararların alınabilmesi için, kat maliklerinin en az yılda bir kere toplantı yapması gerekir ve bu toplantılarda karar alınabilmesi için yeter sayısına ulaşmak gerekir.

    Örneklem büyüklüğü hesaplama yöntemleri nelerdir?

    Örneklem büyüklüğü hesaplama yöntemleri iki ana kategoriye ayrılır: olasılıklı ve olasılıksız örnekleme yöntemleri. Olasılıklı örnekleme yöntemleri: Basit rastgele örnekleme: Evrendeki her birimin eşit seçilme şansına sahip olduğu yöntemdir. Tabakalı rastgele örnekleme: Evren, incelenecek özelliği etkileyen faktörlere göre tabakalara ayrılır ve her tabakadan ayrı örneklem seçilir. Sistematik örnekleme: Örneklemdeki eleman sayısının evrendeki eleman sayısına oranı hesaplanır ve bu orana göre sıra numarası verilerek başlangıçtan itibaren her k'ıncı eleman örnekleme alınır. Küme örneklemesi: Deneklerin listelenemediği durumlarda, kitle birbirine benzer deneklerden oluşan kümelere ayrılır ve bu kümelerden örneklem seçilir. Olasılıksız örnekleme yöntemleri: Kota örnekleme: Farklı değişkenlere göre karşılaştırma yapılacağı zaman kullanılır. Amaçlı örnekleme: Araştırmanın amacına uygun olarak seçim yapılır. Kartopu örnekleme: Bireylere ulaşılması zor olan durumlarda kullanılır. Örneklem büyüklüğünü hesaplamak için ayrıca geleneksel yöntemler (formüller ve hazır tablolar) ve paket programlar (Epiinfo) kullanılabilir.

    Güç analizi nasıl hesaplanır?

    Güç analizi (GPower) şu adımlarla hesaplanır: 1. Araştırma amacının belirlenmesi. 2. Etki büyüklüğünün tahmin edilmesi. 3. Anlamlılık düzeyinin girilmesi. 4. Gerekli diğer parametrelerin girilmesi. 5. Hedeflenen güç düzeyinin girilmesi. 6. “Calculate” (hesapla) butonuna basılması. Güç analizi için kullanılabilecek bazı programlar: GPower; Minitab; IBM SPSS Sample Power; MedCalc; R Project; PASS; OpenEpi; STATA.