Nella progettazione di uno studio di ricerca , è importante calcolare quanti partecipanti , o che cosa dimensione del campione , sarà necessario al fine di raggiungere la significatività statistica nei risultati finali . Pianificazione del livello di potenza o l’effetto che si desidera raggiungere prima del tempo , o a priori , vi permetterà di decidere quanto grande la vostra dimensione del campione deve essere. Calcolatori che vi permetterà di fare il lavoro accurato e rapido possono essere situate online.Things che vi serve effect size
Desiderato
desiderato livello di potenza statistica
Definito tipo di esperimento
Mostra Altre istruzioni
Calcolo delle dimensioni del campione
1
Visitare un sito web ha una calcolatrice statistica gratuito . Clicca sul link ” Calcolatori statistici ” sulla pagina .
2
Selezionare ” Dimensione campione ” dalla lista dei disponibili calcolatori nella scatola rettangolare verde.
3
Determinare il tipo di analisi verrà eseguita sui dati e selezionare il collegamento appropriato sotto “Sample Size “. Seguire i passi elencati di seguito a seconda del tipo di analisi .
Gerarchico di regressione multipla
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Fare clic su ” regressione multipla gerarchica ” se si confrontano il contributo delle varie serie di indipendente variabili da prevedere cambiamento nella vostra variabile dipendente .
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Inserisci il tuo livello alfa desiderato , altrimenti noto come p -value o di tipo I tasso d’errore . Il valore di default è impostato il livello generalmente accettata di 0.05 .
6
Inserisci il numero di predittori da ogni insieme di l’equazione di regressione in ” Predittori in A ” e ” B” Predittori di scatole .
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Inserisci il tuo livello di potenza statistica desiderato .
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Inserisci la tua dimensione prevista effetto , utilizzando le linee guida fornite . Fare clic su ” Calcola” e scorrere verso il basso per visualizzare la ” minima richiesta indossa una taglia “.
Regressione multipla
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Fare clic su ” regressione multipla “, se si utilizzano più variabili indipendenti di prevedere i cambiamenti nella variabile dipendente .
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Inserisci il tuo livello alfa desiderato , altrimenti noto come p -value o di tipo I tasso d’errore . Il valore di default è impostato il livello generalmente accettata di 0.05 .
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Inserire il numero di predittori nel modello di regressione , non compreso il coefficiente di regressione .
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Invio il livello di potenza statistica desiderato .
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Inserisci la tua dimensione prevista effetto , utilizzando le linee guida fornite . Fare clic su ” Calcola” e scorrere verso il basso per visualizzare la ” minima richiesta indossa una taglia “.
Di Student t – test
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cliccate su ” di Student t – test ” se si sono il confronto delle medie tra i due gruppi o tra pre – e post- punteggi .
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Inserisci il tuo livello alfa desiderato , altrimenti noto come p -value o di tipo I tasso d’errore . Il valore di default è impostato il livello generalmente accettata di 0.05 .
16
Inserisci la tua dimensione prevista effetto , utilizzando le linee guida fornite .
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Inserisci il tuo livello di potenza statistica desiderato .
18
Fare clic su ” Calcola” e scorrere verso il basso per visualizzare la ” minima richiesta indossa una taglia . ”