Statistical Power and Sample Size
Statistical power is the probability of detecting a true effect if it exists (1 − β). Power analysis determines the sample size required to detect a hypothesized effect size with specified Type I error (α) and Type II error (β) rates. Introduced by Jacob Cohen (1988), power analysis is foundational to research design: underpowered studies produce inflated effect size estimates and are unlikely to replicate. The standard benchmark is 80% power (β = 0.20), though critical studies may require 90% power.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- 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
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.