• Buradasın

    Pwrss R paketi ile istatistiksel güç analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Pwrss R paketi ile istatistiksel güç analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Gerekli fonksiyonların kullanımı:
      • t testi için: 
        t.test(ncp = 1.96, df = 99, alpha = 0.05, alternative = "equivalent", plot = TRUE)
        2.
      • z testi için: 
        z.test(ncp = 1.96, alpha = 0.05, alternative = "not equal", plot = TRUE)
        2.
      • İki ortalama farkı için: 
        pwrss.t.2means(mu1 = 30, mu2 = 28, sd1 = 12, sd2 = 8, kappa = 1, n2 = 50, alpha = 0.05, alternative = "not equal")
        25.
    2. Hesaplamaların yapılması:
      • Örneklem büyüklüğü hesaplaması: 
        pwrss.t.reg(beta1 = 0.20, k = 3, r2 = 0.30, sdx = sqrt(p*(1-p)), power = .80, alpha = 0.05, alternative = "not equal")
        2.
    3. Görselleştirme:
      • plot()
        fonksiyonu ile sonuçları grafiksel olarak görüntülemek mümkündür 2.
    Daha detaylı bilgi ve örnekler için:
    • cran.r-project.org adresindeki "pwrss" paketinin vignettes bölümü 2;
    • researchgate.net'te yer alan "pwrss R Paketi ile İstatistiksel Güç Analizi" makalesi 3.
    Not: İstatistiksel güç analizi yaparken, post-hoc güç oranlarının aşırı yorumlanmaması önerilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ekolsoft.com
        1
      2. osf.io
        2
      3. weasocial.com
        3
      4. mindthegraph.com
        4
      5. researchgate.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Karşılaştırma için hangi istatistiksel test kullanılır?

    Karşılaştırma için kullanılacak istatistiksel test, bağımlı ve bağımsız değişkenlerin türüne ve verilerin normal dağılıma uygunluğuna bağlı olarak değişir. Bazı istatistiksel testler ve kullanım alanları: Bağımsız Örneklem T Testi: İki grup ortalaması arasında karşılaştırma yapmak için kullanılır. Pearson Korelasyon: İki sürekli değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır. Ki-Kare Testi: İki nominal değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. ANOVA (Analysis of Variance): İkiden fazla grup ortalaması arasında farklılık olup olmadığını test etmek için kullanılır. Z-Testi: Normal dağılım gösteren büyük veri gruplarında gruplar arasındaki farkları test etmek için kullanılır. İstatistiksel test seçimi konusunda bir uzmana danışılması önerilir.
    5 kaynak

    Pwrss R paketi nedir?

    pwrss R paketi, istatistiksel güç analizi ve örneklem büyüklüğü hesaplamaları için kullanılan bir R paketidir. Bazı kullanım alanları: Bir sabite karşı tek bir oranın testi; İki oranın farkının testi; Bir sabite karşı tek bir ortalamanın testi; İki ortalamanın farkının testi (bağımlı ve bağımsız örneklemler için); Sıfırdan farklı bir korelasyonun testi; İki korelasyon arasındaki farkın testi; R-kare değerinin sıfırdan farklı olup olmadığı testi; Hiyerarşik doğrusal regresyonda iki R-kare arasındaki farkın testi; Tek faktörlü, iki faktörlü ve üç faktörlü ANOVA veya ANCOVA ile iki veya daha fazla grup ortalaması arasındaki karşılaştırmanın testi; Tek faktörlü tekrarlı ölçümler ANOVA ile iki veya daha fazla grup ve tekrarlı ölçümler arasındaki varyans analizi testi. pwrss R paketine, CRAN (The Comprehensive R Archive Network) üzerinden erişilebilir.
    5 kaynak

    İstatistiksel güç analizi ve örneklem büyüklüğü nedir?

    İstatistiksel güç analizi ve örneklem büyüklüğü kavramları, bilimsel araştırmalarda önemli yer tutar. İstatistiksel güç analizi, bir hipotez testinin gerçek bir etkiyi tespit etme olasılığını belirler. Bu analiz, dört temel bileşene dayanır: 1. Etki büyüklüğü (Effect Size): Değişkenler arasındaki ilişkinin büyüklüğünü ifade eder. 2. Örneklem büyüklüğü (Sample Size): Araştırmaya katılan kişi veya ölçüm sayısıdır. 3. Anlamlılık düzeyi (Alpha, α): İstatistiksel testin yanlış pozitif yapma olasılığını gösterir. 4. Güç (Power, 1-β): Testin gerçek bir farkı veya ilişkiyi tespit etme olasılığıdır. Örneklem büyüklüğü, istatistiksel gücün yüksek olması için gereklidir. Güç analizi için GPower, R programlama dili ve SPSS gibi yazılımlar kullanılabilir.
    5 kaynak

    İstatistiksel veri analizi için hangi sistem kullanılır?

    İstatistiksel veri analizi için aşağıdaki sistemler ve yazılımlar yaygın olarak kullanılır: 1. SAS: İstatistiksel analiz, veri madenciliği ve öngörücü analizler için güçlü bir yazılımdır. 2. IBM SPSS: Sosyal bilimlerde sıkça kullanılan, esnek ve ölçeklenebilir bir istatistiksel analiz programıdır. 3. R: Açık kaynaklı bir programlama dili olup, istatistiksel hesaplama, veri manipülasyonu ve grafik çizme gibi işlemler için kullanılır. 4. Python: Genel amaçlı bir programlama dili olup, Pandas, NumPy, SciPy gibi kütüphanelerle veri analizi ve makine öğrenimi için tercih edilir. 5. Tableau: Verileri görsel hale getirerek analiz etmeyi sağlayan bir veri görselleştirme aracıdır. Ayrıca, Google Data Studio ve Qlik Sense gibi kullanıcı dostu arayüzlere sahip araçlar da veri analizi için etkili çözümler sunar.
    5 kaynak

    R paketinde güç analizi nedir?

    R paketinde güç analizi, pwr paketi kullanılarak yapılan istatistiksel testlerin yeterli örneklem büyüklüğüne sahip olup olmadığını belirleme sürecidir. Güç analizi, dört temel bileşene dayanır: 1. Etki Büyüklüğü (Effect Size): Değişkenler arasındaki ilişkinin büyüklüğünü ifade eder. 2. Örneklem Büyüklüğü (Sample Size): Araştırmaya katılan kişi veya ölçüm sayısıdır. 3. Anlamlılık Düzeyi (Alpha, α): Genellikle %5 (0.05) olarak kabul edilen bu değer, istatistiksel testin yanlış pozitif (tip I hatası) yapma olasılığını gösterir. 4. Güç (Power, 1-β): Testin gerçek bir farkı veya ilişkiyi tespit etme olasılığıdır, genellikle %80 (0.80) olarak kabul edilir. GPower gibi diğer yazılımlar da güç analizi için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Bilgisayar destekli istatistiksel analiz nedir?

    Bilgisayar destekli istatistiksel analiz, verilerin bilgisayar programları ve yazılımları kullanılarak sistematik bir şekilde toplanması, sınıflandırılması, incelenmesi ve yorumlanabilir bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. Bu analiz türü, aşağıdaki yöntemlerle gerçekleştirilir: Tanımlayıcı analiz: Geçmiş verilerin özetlenmesi ve açıklanmasına odaklanır. Keşifsel analiz: Veri setinde gizli kalmış kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri keşfetmeye yönelik bir yaklaşımdır. İstatistiksel analiz: Hipotez testleri, varyans analizi (ANOVA), t-testleri, ki-kare testleri gibi teknikler kullanılarak veriler arasındaki ilişkilerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığının değerlendirilmesidir. Tahmine dayalı analiz: Geçmiş ve mevcut verilere dayanarak gelecekteki olayları veya eğilimleri tahmin etmeye çalışır. Bilgisayar destekli istatistiksel analiz için yaygın olarak kullanılan programlar arasında SPSS, R, Python, SAS, Stata ve Tableau bulunur.
    5 kaynak

    Metin Buluş'a göre istatistiksel güç nedir?

    Metin Buluş'a göre istatistiksel güç, yanlış olduğunda boş hipotezi doğru bir şekilde reddetme olasılığıdır. İstatistiksel güç, aşağıdaki unsurların bir fonksiyonudur: Anlamlılık düzeyi (α). Örnek hacmi. Etki miktarı. İstatistiksel güç genellikle 0,80 (80%) eşik değerine ayarlanır, bu da gerçek bir etkiyi doğru bir şekilde tespit etme şansının 80% olduğunu gösterir.
    5 kaynak