İstatistiksel Güç [Statistical power]

Also available in: Arabic | English | German
 

Tanım: İstatistiksel güç, alternatif hipotez doğru olduğunda, bir istatistiksel testin sıfır hipotezini doğru bir şekilde reddetme olasılığını ifade eder. 0 ile 1 arasında bir değere sahiptir, ancak genellikle bir yüzdelik olarak ifade edilir. Güç; belirli bir analiz tekniği için alınan anlamlılık seviyesi (alfa), etki büyüklüğü ve örneklem büyüklüğü kullanılarak tahmin edilebilir. İstatistiksel gücün iki temel uygulama alanı vardır: A priori güç, araştırmacının “Belirli bir etki büyüklüğü için, %X güç elde etmek adına kaç katılımcıya ihtiyacım var?” sorusunu sorduğu durumdur. Duyarlılık gücü (sensitivity power) ise, araştırmacının “Belirli bir örneklem büyüklüğüyle, %X güçle nasıl bir etki büyüklüğünü tespit edebilirim?” sorusunu sorduğu durumdur.

İlgili terimler: Effect Size, Meta-analysis, Null Hypothesis Significance Testing (NHST), Power Analysis, Positive Predictive Value, Quantitative research, Sample size, Significance criterion (alpha), Type I error, Type II error **Related terms to alternative definition:** Type II Error

Kaynakça:

  • Carter, A., Tilling, K., & Munafo, M. R. (2021). Considerations of sample size and power calculations given a range of analytical scenarios. https://doi.org/10.31234/osf.io/tcqrn
  • Cohen, J. (1962). The statistical power of abnormal-social psychological research: A review. The Journal of Abnormal and Social Psychology, 65(3), 145–153. https://doi.org/10.1037/h0045186
  • Cohen, J. (1969). Statistical power analysis for the behavioral sciences. Academic Press.
  • Dienes, Z. (2008). Understanding psychology as a science: An introduction to scientific and statistical inference. Macmillan International Higher Education.
  • Giner-Sorolla, R., Aberson, C. L., Bostyn, D. H., Carpenter, T., Conrique, B. G., Lewis, N. A., & Soderberg, C. (2019). Power to detect what? Considerations for planning and evaluating sample size. Retrieved from https://osf.io/jnmya/
  • Ioannidis, J. P. (2005). Why most published research findings are false. PLoS Medicine, 2(8), e124. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124
  • Lakens, D. (2021). Sample Size Justification. https://doi.org/10.31234/osf.io/9d3yf

Orijinal terimi ve tanımını hazırlayanlar: Thomas Rhys Evans

Gözden geçirenler: James E. Bartlett, Jamie P. Cockcroft, Adrien Fillon, Emma Henderson, Tamara Kalandadze, William Ngiam, Catia M. Oliveira, Charlotte R. Pennington, Graham Reid, Martin Vasilev, Qinyu Xiao, Flávio Azevedo

Çevirenler: Elif Baştan

Çeviriyi gözden geçirenler: Neslihan Özhan