পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| কাই-স্কোয়ার পাওয়ার অ্যানালাইসিস× | ANOVA-র জন্য পাওয়ার বিশ্লেষণ× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | পরিসংখ্যান | পরিসংখ্যান |
| পরিবার | Hypothesis test | Hypothesis test |
| উদ্ভবের বছর | 1988 | 1988 |
| প্রবর্তক | Jacob Cohen | Jacob Cohen |
| ধরন≠ | Sample size and power calculation | Sample size determination |
| মৌলিক উৎস | Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832 | Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832 |
| অপর নাম≠ | chi-square power, chi-square sample size, Ki-Kare Güç Analizi, goodness-of-fit power | ANOVA power analysis, F-test power analysis, sample size for ANOVA, Güç Analizi — ANOVA |
| সম্পর্কিত≠ | 2 | 4 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Chi-square power analysis is a prospective calculation that determines the minimum sample size required — or the statistical power achievable with a given sample — for chi-square independence tests or goodness-of-fit tests. It rests on Cohen's w effect size framework, codified by Jacob Cohen in his landmark 1988 work on statistical power for the behavioral sciences. | Power analysis for ANOVA is a prospective statistical technique that determines the minimum sample size needed to detect a specified group mean difference with a chosen probability. Formalized by Jacob Cohen in his 1988 monograph, it translates a researcher's effect size expectation — expressed as Cohen's f — along with the desired Type I error rate (alpha) and statistical power (1 − beta) into a concrete per-group sample size recommendation for one-way or factorial ANOVA designs. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|