เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การวิเคราะห์อำนาจทางสถิติสำหรับการสหสัมพันธ์ของเพียร์สัน× | สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน (Pearson Product-Moment Correlation)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | สถิติศาสตร์ | สถิติศาสตร์ |
| ตระกูล | Hypothesis test | Hypothesis test |
| ปีกำเนิด≠ | 1988 | 1895 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Jacob Cohen | Karl Pearson |
| ประเภท≠ | Sample size / power determination | Parametric correlation |
| แหล่งต้นตำรับ | Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832 | Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | Korelasyon Güç Analizi, power analysis for r, sample size for correlation | pearson r, product-moment correlation, bivariate correlation, Pearson Korelasyon Analizi |
| ที่เกี่ยวข้อง | 4 | 4 |
| สรุป≠ | 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. | The Pearson product-moment correlation coefficient (r) is a parametric measure of the direction and strength of the linear association between two continuous variables. Introduced by Karl Pearson in 1895, it remains the most widely used bivariate correlation statistic in the social, health, and natural sciences. The coefficient ranges from −1 (perfect negative linear relationship) to +1 (perfect positive), with 0 indicating no linear association. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|