Statistická síla a velikost vzorku
Statistická síla je pravděpodobnost detekce skutečného efektu, pokud existuje (1 − β). Analýza síly určuje velikost vzorku potřebnou k detekci hypotetizované velikosti efektu se specifikovanými mírami chyb I. typu (α) a II. typu (β). Analýza síly, kterou zavedl Jacob Cohen (1988), je základem návrhu výzkumu: nedostatečně silné studie produkují nadhodnocené odhady velikosti efektu a pravděpodobně se nebudou replikovat. Standardní referenční hodnota je 80% síla (β = 0,20), ačkoli kritické studie mohou vyžadovat 90% sílu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Statistical Power Analysis and Sample Size Determination for Research Studies. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Velikost účinkuStatistika ve výzkumu↔ compare
- Testování nulové hypotézyStatistika ve výzkumu↔ compare
- P-hodnota a statistická významnostStatistika ve výzkumu↔ compare
- Chyby I. a II. typuStatistika ve výzkumu↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →