القوة الإحصائية وحجم العينة
القوة الإحصائية هي احتمالية اكتشاف تأثير حقيقي إذا كان موجودًا (1 - β). يحدد تحليل القوة حجم العينة المطلوب لاكتشاف حجم تأثير مفترض بمعدلات خطأ محددة من النوع الأول (α) والنوع الثاني (β). تم تقديم تحليل القوة بواسطة جاكوب كوهين (1988)، وهو أساسي لتصميم البحث: الدراسات ذات القوة المنخفضة تنتج تقديرات مبالغ فيها لحجم التأثير ومن غير المرجح أن تتكرر. المعيار القياسي هو قوة 80٪ (β = 0.20)، على الرغم من أن الدراسات الحرجة قد تتطلب قوة 90٪.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 0-8058-0283-5
- Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A Flexible Statistical Power Analysis Program for the Social, Behavioral, and Biomedical Sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175–191. DOI: 10.3758/BF03193146 ↗
- Button, K. S., Ioannidis, J. P. A., Mokrysz, C., Nosek, B. A., Flint, J., Robinson, E. S. J., & Munafò, M. R. (2013). Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience. Nature Reviews Neuroscience, 14(5), 365–376. DOI: 10.1038/nrn3475 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Statistical Power Analysis and Sample Size Determination for Research Studies. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/research-statistics/statistical-power
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- حجم التأثيرإحصاء البحث↔ compare
- اختبار الفرضية الصفريةإحصاء البحث↔ compare
- القيمة الاحتمالية (p-value) والأهمية الإحصائيةإحصاء البحث↔ compare
- خطأ النوع الأول والنوع الثانيإحصاء البحث↔ compare