ScholarGate
Assistent
Hypothesis test

Statistiline jäävushinnangu analüüs Pearsoni korrelatsiooni jaoks

Korrelatsiooni jäävushinnangu analüüs on uuringueelne arvutus, mis määrab kindlaks, kui palju osalejaid on vaja – või kui suurt statistilist jäävust olemasolev valim pakub – Pearsoni korrelatsioonitesti jaoks. Jacob Coheni poolt tema mõjukas 1988. aasta tekstis formaliseeritud meetod kasutab oodatavat korrelatsioonikoefitsienti r otse mõju suuruse (effect size) näitajana, et teadlased saaksid planeerida uuringuid, mis ei ole ei alajäävustega ega raiskavalt suured.

Rakenda tööriistaga StatMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 1). Statistical Power Analysis for Pearson Correlation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/power-analysis-correlation

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.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateCorrelation Power Analysis (Statistical Power Analysis for Pearson Correlation). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/statistics/power-analysis-correlation · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026