Statistisk styrke og utvalgsstørrelse
Statistisk styrke er sannsynligheten for å oppdage en reell effekt hvis den eksisterer (1 − β). Styrkeanalyse bestemmer utvalgsstørrelsen som kreves for å oppdage en hypotetisk effektstørrelse med spesifiserte feilrater av Type I (α) og Type II (β). Innført av Jacob Cohen (1988), er styrkeanalyse grunnleggende for forskningsdesign: studier med for lav styrke gir oppblåste estimater av effektstørrelse og er usannsynlige å replikere. Standardmålet er 80 % styrke (β = 0,20), selv om kritiske studier kan kreve 90 % styrke.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Statistical Power Analysis and Sample Size Determination for Research Studies. ScholarGate. https://scholargate.app/no/research-statistics/statistical-power
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.
- EffektstørrelseForskningsstatistikk↔ compare
- NullhypotesetestingForskningsstatistikk↔ compare
- P-verdi og statistisk signifikansForskningsstatistikk↔ compare
- Type I- og Type II-feilForskningsstatistikk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →