सांख्यिकीय शक्ति और नमूना आकार
सांख्यिकीय शक्ति किसी वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की प्रायिकता है यदि वह मौजूद है (1 − β)। शक्ति विश्लेषण (Power analysis) प्रकार I त्रुटि (α) और प्रकार II त्रुटि (β) की निर्दिष्ट दरों के साथ एक परिकल्पित प्रभाव आकार का पता लगाने के लिए आवश्यक नमूना आकार निर्धारित करता है। जैकब कोहेन (1988) द्वारा प्रस्तुत, शक्ति विश्लेषण अनुसंधान डिजाइन की नींव है: कम शक्ति वाले अध्ययन बढ़े हुए प्रभाव आकार अनुमान उत्पन्न करते हैं और उनके दोहराए जाने की संभावना कम होती है। मानक बेंचमार्क 80% शक्ति (β = 0.20) है, हालांकि महत्वपूर्ण अध्ययनों के लिए 90% शक्ति की आवश्यकता हो सकती है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Statistical Power Analysis and Sample Size Determination for Research Studies. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/research-statistics/statistical-power
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