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Correlation Power Analysis/증거
방법 증거 기록

Correlation Power Analysis

Correlation power analysis is a pre-study calculation that determines how many participants are needed — or how much statistical power an existing sample provides — for a Pearson correlation test. Formalised by Jacob Cohen in his landmark 1988 text, it uses the expected correlation coefficient r directly as the effect size, so researchers can plan studies that are neither underpowered nor wastefully large.

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원본 기록

방법의 원본 기록에서 그대로 복사된 인용입니다. 이로부터 수준별 검증이 추론되지 않습니다.

Statistical Power Analysis for Pearson Correlation
분류학적 방법 기록 · hypothesis-test / statistics
  • Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. · ISBN 978-0805802832
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큐레이션된 주장

각각 자체 평가와 함께 증거 원장에 유지된 주장입니다.

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관련 방법

방법 그래프에서 생성되었으며 기계가 제안한 관계로 표시됩니다 — 증거 주장이 추론되지 않습니다.

Same method familyPearson Correlationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPower Analysis for ANOVAmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPower Analysis for Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySpearman Correlationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

증거 상태

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Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

출처

방법 원본 기록에서 복사된 기록된 인용 1개.

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