TIPS & TUTORIALS

“Tezim ya da Araştırmam için Örneklem Büyüklüğünü Nasıl Belirlerim?” Mevcut İstatistiksel Güç Analizi Programları (2020.03.09)

Bilimsel bir araştırmada belki de en önemli adım araştırma probleminin ve bu problemin çözümü için uygulanacak olan araştırma deseninin belirlenmesidir. Bilimsel araştırmalarda problem cümleleri genellikle test edilebilir hipotezler şeklinde ifade edilir. Hipotez testleri araştırma problemi ve desenine bağlıdır. Örneğin, bir araştırmacı, nedensel karşılaştırma yaptığı bir çalışmasında iki grup arasında anlamlı bir fark olup olmadığını öğrenmek istiyorsa t-testini, korelasyonel bir çalışmada iki değişken arasında anlamlı bir ilişkinin olup olmadığını öğrenmek istiyorsa korelasyon testini kullanabilir.

Hangi araştırma deseni kullanılırsa kullanılsın, hali hazırda veri yoksa güç analizi yapılarak veri toplanacak örneklemin büyüklüğü belirlenmelidir. Aksi takdirde, çalışmanın sonucunda bir etki bulunamazsa, ya gerçekte bir etki yoktur ya da örneklem büyüklüğü yeterli olmadığı için var olan etki tespit edilememiştir. Bu ayrım yapılamadığında harcanan emek, zaman, ve para bir nevi heba edilmiş olur. Örneklemin büyüklüğünü belirlemek için piyasada özelleşmiş (araştırma desenine bağlı olarak) çok sayıda halka açık program vardır. Bu programlar aşağıdaki listede sunulmuştur. Bunların dışındaki araştırma desenlerinin çoğunda örneklem büyüklüğünü belirlemek için istatistiksel simülasyon yöntemi kullanılır.

Not: İstatistiksel güç analizi ile ilgili sormak istediğiniz bir soru, listeye eklemek istediğiniz bir program, ya da düzeltmek istediğiniz birşey varsa bulusmetin [at] gmail.com adresinden iletişime geçebilirsiniz.

Açıklamalar istatistiksel paketin, programın, veya linkin içerdiğini tüm fonksiyonları içermemektedir. Liste güç analizi ile ilgili tüm istatistiksel programları kapsamamaktadır.

G*Power

    • ANOVA
    • ki-kare testi
    • t-testleri, z-testi
    • oran eşitlik testleri
    • varyans eşitlik testleri
    • korelasyon eşitlik testleri
    • basit ve çoklu (lineer, poison, ve logistik) regresyon testleri

Optimal Design +

    • tabakalı seçkisiz (kümeleme) deneyler
    • çok düzeyli seçkisiz (kümeleme) deneyler

PowerUp!

    • tabakalı seçkisiz (kümeleme) deneyler
    • çok düzeyli aracı (mediation) değişkenler
    • çok düzeyli seçkisiz (kümeleme) deneyler
    • çok düzeyli düzenleyici (moderation) değişkenler

PowerUpR

    • tabakalı seçkisiz (kümeleme) deneyler
    • çok düzeyli aracı (mediation) değişkenler
    • çok düzeyli seçkisiz (kümeleme) deneyler
    • çok düzeyli düzenleyici (moderation) değişkenler

WebPower

    • ANOVA
    • t-testleri
    • korelasyon testi
    • tekrarlı ölçümler
    • aracı değişken modeli
    • yapısal eşitlik modelleri
    • iki düzeyli deneysel çalışma desenleri
    • basit ve çoklu (lineer, poison, ve logistik) regresyon testleri

Örneklem büyüklüğü arttıkça daha küçük farkları belirleyebiliriz.

cosa

    • tabakali regresyon süreksizlik desenleri
    • çok düzeyli regresyon süreksizlik desenleri

MedPower

    • aracı değişken modeli

bmem

    • aracı değişken modeli

MLPowSim

    • hiyerarşik lineer modeller

pwr2ppl

    • ANOVA
    • t-testleri
    • korelasyon testi
    • aracı değişken modeli
    • basit ve çoklu regresyon

MCpowerMed

    • basit ve karmaşık aracı değişken modelleri
Anahtar kelimeler: istatistiksel güç analizi, en küçük gerekli örneklem büyüklüğü, en küçük gerekli etki büyüklüğü, güç analizi programları, deneysel araştırma, randomize kontrollü deneyler