Hypothesis test

ניתוח עוצמה רגרסיה מרובה

ניתוח עוצמה עבור רגרסיה מרובה הוא הליך טרום-מחקרי, שפורמל על ידי ג'ייקוב כהן (Jacob Cohen) (1988), המחשב את גודל המדגם המינימלי הדרוש כדי לזהות אפקט רגרסיה בגודל נתון עם עוצמה סטטיסטית מספקת. הוא משתמש ב-R² הצפוי (או בגודל האפקט השקול f² של כהן) ובמספר המנבאים כדי לקבוע כמה תצפיות יש לאסוף לפני תחילת איסוף הנתונים.

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832
  2. Green, S. B. (1991). How Many Subjects Does It Take To Do A Regression Analysis? Multivariate Behavioral Research, 26(3), 499–510. DOI: 10.1207/s15327906mbr2603_7

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). A Priori Power Analysis for Multiple Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/he/statistics/power-analysis-regression

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

מאוזכר על ידי

ScholarGatePower Analysis for Regression (A Priori Power Analysis for Multiple Regression). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/power-analysis-regression · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026