• 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

    R paketinde güç analizi nedir?

    R paketinde güç analizi, istatistiksel güç analizi yapmak ve örneklem büyüklüğünü hesaplamak için kullanılan bir yöntemdir. Bu analiz, yaygın olarak kullanılan hipotez testleri için istatistiksel güç ve en küçük gerekli örneklem büyüklüğü ile ilgili formüller ve denklemler içerir. R paketinde güç analizi yapılan bazı testler: tek bir oranın bir sabite karşı farkı; iki oranın farkı; tek bir ortalamanın bir sabite karşı farkı; iki ortalamanın farkı (bağımlı ve bağımsız örneklemler); tek bir korelasyonun sıfırdan farkı; iki korelasyon farkı; regresyondaki R² değerinin sıfırdan farkı; hiyerarşik regresyonda iki R² farkı; iki ya da daha fazla grup ortalamalarının karşılaştırılması (ANOVA ya da ANCOVA); iki ya da daha fazla grup ve tekrarlı ölçümler (RM-ANOVA). Güç analizi hesaplamaları, pwrss R paketi kullanılarak gerçekleştirilir.
    5 kaynak

    İstatistiksel güç analizi ve örneklem büyüklüğü nedir?

    İstatistiksel güç analizi, bir çalışmada gerçekte var olan bir etkinin istatistiksel testler tarafından tespit edilme olasılığını belirlemek için yapılan bir süreçtir. Örneklem büyüklüğü, bir çalışmadaki katılımcı veya gözlem sayısını ifade eder. İstatistiksel güç analizinde dikkate alınan bazı faktörler: Etki büyüklüğü. Anlamlılık düzeyi (α). İstatistiksel güç (1 – β). İstatistiksel güç analizi için GPower gibi yazılımlar kullanılabilir.
    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

    İstatistiksel veri analizi için hangi sistem kullanılır?

    İstatistiksel veri analizi için kullanılan bazı sistemler şunlardır: SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). RStudio. Statistica. Stata. SAS (Statistical Analysis System). Jamovi. Excel. Hangi yazılımın tercih edileceği, kullanıcının ihtiyaçlarına ve beklentilerine bağlıdır.
    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

    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