AkademikAsistanGüç analizi ile örneklem hesaplama
Planladığınız testi ve beklenen etki büyüklüğünü seçin; tezinizin kaç katılımcıya ihtiyaç duyduğunu ve yöntem bölümüne yazacağınız cümleyi anında alın.
Mümkünse benzer çalışmalardaki etki büyüklüğünü kullanın; yoksa Cohen'in (1988) "orta" değeri yaygın bir varsayımdır.
Etki büyüklüğünü ortalama ve standart sapmadan hesapla
Gereken minimum örneklem
128 kişi
Grup başına 64 kişi (2 grup)
Bu örneklemle elde edilen güç: 0.801
Yöntem bölümü için örnek cümle
Örneklem büyüklüğü a priori güç analiziyle belirlenmiştir. Planlanan bağımsız örneklem t-testi için Cohen's d = .5 etki büyüklüğü, α = .05 ve .8 güç (çift yönlü) varsayımıyla gereken minimum örneklem grup başına 64, toplam 128 kişi olarak hesaplanmıştır.
Güç analizinin dört bileşeni
Etki büyüklüğü, anlamlılık düzeyi (α), güç (1 − β) ve örneklem büyüklüğü birbirine bağlıdır: üçünü belirlediğinizde dördüncüsü hesaplanır. Etki küçüldükçe, α düştükçe veya istenen güç arttıkça gereken örneklem büyür. Sosyal bilimlerde yaygın varsayım α = .05 ve güç = .80'dir.
Cohen'in etki büyüklüğü ölçütleri
| Ölçü | Küçük | Orta | Büyük |
|---|---|---|---|
| t-testi (d) | 0.20 | 0.50 | 0.80 |
| ANOVA (f) | 0.10 | 0.25 | 0.40 |
| Korelasyon (r) | 0.10 | 0.30 | 0.50 |
| Ki-kare (w) | 0.10 | 0.30 | 0.50 |
| ANOVA (η²) | .01 | .06 | .14 |
Betimsel bir anket için oran tahmini yapıyorsanız Cochran formülüyle örneklem hesaplayıcıyı kullanın. Hangi testi uygulayacağınızdan emin değilseniz önce İstatistik Test Seçici'ye bakın.
Güç analizi hakkında sık sorulanlar
Güç analizi nedir, neden gerekir?
Güç (1 − β), gerçekte var olan bir etkiyi araştırmanızın istatistiksel olarak yakalayabilme olasılığıdır. A priori güç analizi, veri toplamadan önce beklenen etki büyüklüğü, anlamlılık düzeyi ve istenen güce göre gereken minimum örneklemi hesaplar. Tez önerilerinde ve etik kurul başvurularında örneklem büyüklüğünün gerekçesi olarak giderek daha sık istenmektedir.
Sonuçlar G*Power ile aynı mı?
t-testi, ANOVA ve ki-kare için G*Power'ın a priori modunda kullandığı non-central t, F ve χ² dağılımları tam olarak hesaplanır; aynı girdilerle aynı örneklem büyüklüğüne ulaşılır (ör. d = 0.50, α = .05, güç = .80 için grup başına 64). Korelasyonda Fisher z yaklaşımı kullanıldığı için 1-2 kişilik fark olabilir.
Etki büyüklüğünü nereden bulacağım?
En iyi kaynak, sizinkine benzer önceki çalışmalarda raporlanan etki büyüklükleridir (ya da onların ortalama ve standart sapmalarından hesaplanan d). Bu bilgi yoksa Cohen'in (1988) küçük/orta/büyük değerleri kullanılır; hangi değeri neden seçtiğinizi yöntem bölümünde belirtin.
Güç analizi ile Cochran formülü arasındaki fark nedir?
Cochran formülü, bir oranı belirli bir hata payıyla tahmin etmek için gereken örneklemi verir; betimsel anket çalışmalarında kullanılır. Güç analizi ise bir hipotez testinin (fark veya ilişki) belirli bir etkiyi yakalayabilmesi için gereken örneklemi verir; deneysel ve ilişkisel çalışmalarda daha uygundur.
Kayıp katılımcıları hesaba katmalı mıyım?
Evet. Beklenen kayıp veya geçersiz form oranını ekleyin: örneğin %10 kayıp bekliyorsanız hesaplanan örneklemi 0,90'a bölün (64 → 72).
İlgili araçlar
Verinize uygun istatistik testini (t-testi, ANOVA, ki-kare…) bulun.
Değişkenlerinizden H0/H1 hipotez cümlelerini otomatik oluşturun.
Cochran formülüyle minimum örneklem büyüklüğünü hesaplayın.
Bağımsız, bağımlı, aracı ve düzenleyici değişkenlerinizi diyagrama dökün.
t, F, z veya ortalamalardan Cohen's d, eta kare, f ve r; d ↔ r ↔ η² dönüşümü.
Anket verinizi yapıştırın; alfa, madde-toplam korelasyonu ve madde silinirse alfa.
Makale, kitap, tez ve web kaynaklarınız için APA 7 kaynakça ve metin içi atıf.