Düşük İstatistiksel Güç – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Düşük İstatistiksel Güç

Düşük istatistiksel güç, istatistiksel geçerliliğe yönelik en yaygın tehdittir. Bu tehdidin varlığı, gerçekten bir fark olsa bile, deney ve kontrol koşulları arasında bir fark tespit etme olasılığının düşük olmasını sağlar. Düşük istatistiksel güç, küçük etki ve örneklem büyüklükleri ile doğrudan ilişkilidir ve her birinin varlığı, araştırma tasarımında düşük istatistiksel gücün bir sorun olma olasılığını artırır.

Buna göre, düşük istatistiksel güç, bir araştırmacının, anlamlı sonuçlar gerçekten varken bile, anlamlı sonuçların olmadığı sonucuna varmasına neden olabilir.

Değişkenlik

Değişkenlik, hem katılımcılar hem de bir çalışmada kullanılan prosedürler için geçerli olan istatistiksel geçerliliğe yönelik başka bir tehdittir. İlk olarak, metodolojik prosedürlerdeki değişkenliği ele alalım. Bu kavram, çalışmanın gerçek tasarım yönleriyle ilgili çok çeşitli farklılıkları ve soruları içerir.

Bu farklılıklar, bağımsız değişkenin sunumunda, çalışmanın yürütülmesiyle ilgili prosedürlerde, zaman içinde performans ölçümlerindeki değişkenlikte ve doğrudan belirli bir çalışmanın benzersiz tasarımına bağlı olan bir dizi başka örnekte bulunabilir. . İstatistiksel geçerliliğe yönelik ilgili bir tehdit, katılımcı özelliklerindeki değişkenliktir.

Bir araştırma çalışmasına katılanlar, yaş, eğitim, sosyoekonomik durum ve ırk gibi çeşitli özellik ve boyutlara göre değişebilir. Katılımcı özelliklerinin çeşitliliği arttıkça, kontrol ve deneysel koşullar arasında bir farkın saptanma olasılığı azalır.

Bu iki geniş kaynak arasındaki değişkenlik en aza indirildiğinde, kontrol ve deney koşulları arasında gerçek bir fark tespit etme olasılığı artar. İstatistiksel geçerliliğe yönelik bu tehdit, çalışmanın planlama aşamasında dikkate alınmalıdır ve genellikle homojen numuneler, katı ve iyi tanımlanmış prosedür protokolleri ve veri analizi aşamasında istatistiksel kontroller kullanılarak kontrol edilir.

Tedbirlerin Güvenilmezliği

Bir çalışmada kullanılan ölçümlerin güvenilmezliği, istatistiksel geçerliliği tehdit eden başka bir değişkenlik kaynağıdır. Bu tehdit, çalışmada kullanılan ölçütlerin ilginin özelliklerini tutarlı veya güvenilir bir şekilde değerlendirip değerlendirmediğini ifade etmektedir.

Araştırma çalışmasının ölçümleri güvenilmezse, deneysel tasarıma daha fazla rastgele değişkenlik eklenir. Katılımcı ve prosedürel değişkenlikte olduğu gibi, bu tür değişkenlik istatistiksel gücü azaltır ve bir fark gerçekten varken istatistiksel analizlerin kontrol ve deneysel koşullar arasında gerçek bir fark tespit etme olasılığını azaltır.

G Power analizi örneklem hesaplama
g-power analizi pdf
Güç analizi HESAPLAMA programı
İstatistik güç analizi nedir
Güç analizi hesaplama
Etki büyüklüğü kaç olmalı
G power analizi
Retrospektif çalışmada güç analizi

Çoklu Karşılaştırmalar

İstatistiksel geçerliliğe yönelik olarak ele alacağımız son tehdit, genellikle çoklu istatistiksel karşılaştırmalar ve sonuçta ortaya çıkan hata oranları olarak adlandırılır. İstatistiksel geçerliliğe yönelik bu tehdit, bir çalışmada elde edilen verileri analiz etmek için kullanılan istatistiksel analizlerin sayısı ile ilgilidir. Genel olarak, istatistiksel analizlerin sayısı arttıkça, deneysel ve kontrol koşulları arasında yalnızca matematiksel şansla anlamlı bir fark bulma olasılığı da artar.

Başka bir deyişle, önemli bulgu matematiksel bir yapaylıktır ve koşullar arasında gerçek bir farkı yansıtmaz. Buna göre, araştırmacılar, hipotezlerin her birini ele almak için minimum sayıda istatistiksel analiz yapmak için çalışma başlamadan önce hipotezlerini tanımlamalıdır.

İstatistiksel Geçerliliğe Yönelik Tehditler

• Düşük istatistiksel güç: Gerçekten bir fark olsa bile, deney ve kontrol koşulları arasında bir fark tespit etme olasılığı düşüktür.
• Prosedürel ve katılımcı değişkenliği: Metodolojik prosedürlerdeki değişkenlik ve kontrol ve deneysel koşullar arasında bir fark tespit etme olasılığını azaltan bir dizi katılımcı özelliği.
• Ölçümlerin güvenilmezliği: Bir çalışmada kullanılan ölçümlerin ilginin özelliklerini tutarlı bir şekilde değerlendirip değerlendirmediği. Güvenilmez önlemler, istatistiksel gücü azaltan araştırma tasarımına daha fazla rastgele değişkenlik getirir.
• Çoklu karşılaştırmalar ve hata oranları: İstatistiksel analizlerin sayısı arttıkça, deney ve kontrol koşulları arasında tamamen şans eseri önemli bir fark bulma olasılığının da arttığı kavramı.

Bu bölümde, sağlam araştırma metodolojisi için kritik olan dört geçerlilik türünü tartıştık. Ayrıca, her bir geçerlilik türüne yönelik başlıca tehditleri tartıştık. Her bir geçerlilik türü ve bununla ilgili tehditler bağımsız olarak sunulsa da, tüm geçerlilik türlerinin birbirine bağlı olduğunu ve bir türü ele almanın diğer türleri tehlikeye atabileceğini belirtmek önemlidir.

Tartışıldığı gibi, mümkünse çalışmanın tasarım aşamasında geçerliliğe yönelik tüm geniş tehditler dikkate alınmalıdır. Öncelik açısından, güçlü bir iç geçerliliğin sağlanması dış geçerlilikten daha önemli kabul edilir, çünkü bir çalışmanın sonuçlarını genellemeyi düşünmeye bile başlamadan önce rakip hipotezleri kontrol etmemiz gerekir.

VERİ HAZIRLAMA, ANALİZ VE YORUMLAMA

Önceki bölümlerde tartıştığımız gibi, çoğu araştırma çalışmasında, araştırmacı bir araştırma sorusu oluşturarak, onu test edilebilir (yani yanlışlanabilir) bir hipoteze çerçeveleyerek, uygun bir araştırma tasarımı seçerek, uygun bir örneklem seçerek başlar. Araştırma katılımcılarının sayısı ve geçerli ve güvenilir ölçüm yöntemlerinin seçilmesi gerekir.

Tüm bu görevler düzgün bir şekilde yerine getirildiyse, veri analizi süreci oldukça basit bir süreç olmalıdır. Yine de araştırma bulgularının ve yorumlarının bütünlüğünü ve geçerliliğini sağlamak için çeşitli önemli adımlar atılmalıdır.

Çoğu araştırma çalışmasında, veri analizi süreci aşağıdaki üç adımı içerir: (1) verileri analiz için hazırlama, (2) verileri analiz etme ve (3) verileri yorumlama (yani, araştırma hipotezlerini test etme ve çizim yapma). geçerli çıkarımlar).

Bu nedenle, bu bölüme veri temizleme ve düzenleme hakkında kısa bir tartışma ile başlayacağız, ardından en yaygın olarak kullanılan tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistiklere teknik olmayan bir genel bakış izleyeceğiz. Bu bölümü, araştırma bulgularını yorumlarken ve çıkarımlar yaparken anlaşılması gereken birkaç önemli kavramın tartışılmasıyla da sonlandıracağız.

İstatistiksel tekniklerin kapsamlı bir tartışması bu kitabın kapsamı dışında olduğundan, istatistiksel analizlerin daha ayrıntılı bir incelemesini arayan araştırmacılar, referans listesinde yer alan istatistiksel ders kitaplarından birine de başvurmalıdır.

akademi222 takımı

Biyografinin Tamamını Gör