Hypothesis test

Daudzkārtējās regresijas jaudas analīze

Daudzkārtējās regresijas jaudas analīze ir pirmsstudiju procedūra, ko formalizējis Džeikobs Koens (Jacob Cohen, 1988), un tā aprēķina minimālo nepieciešamo izlases lielumu, lai ar pietiekamu statistisko jaudu atklātu noteikta lieluma regresijas efektu. Tā izmanto paredzamo R² (vai ekvivalento Koena f² efektu lielumu) un prediktoru skaitu, lai noteiktu, cik novērojumu jāiegūst pirms datu vākšanas uzsākšanas.

Pielietot ar StatMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 1). A Priori Power Analysis for Multiple Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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

Uz to atsaucas

ScholarGatePower Analysis for Regression (A Priori Power Analysis for Multiple Regression). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/statistics/power-analysis-regression · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026