ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การวิเคราะห์อำนาจการทดสอบโดยการจำลอง (Monte Carlo Power)×การทดสอบทีสำหรับตัวอย่างอิสระ×
สาขาวิชาสถิติศาสตร์สถิติศาสตร์
ตระกูลHypothesis testHypothesis test
ปีกำเนิด20111908
ผู้ริเริ่มArnold et al. (2011); Green & MacLeod (2016) for mixed-model extensionStudent (W. S. Gosset)
ประเภทSimulation-based (Monte Carlo)Parametric mean comparison
แหล่งต้นตำรับArnold, B.F. et al. (2011). Simulation Methods to Estimate Design Power: An Overview for Applied Research. BMC Medical Research Methodology, 11, 94. DOI ↗Student (1908). The probable error of a mean. Biometrika, 6(1), 1–25. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นMonte Carlo power analysis, Monte Carlo simulation power, MC power, Simülasyon Tabanlı Güç Analizi (Monte Carlo Power)student t-test, two-sample t-test, unpaired t-test, bağımsız örneklem t-testi
ที่เกี่ยวข้อง64
สรุปSimulation-based power analysis estimates the statistical power and required sample size of a study by repeating a full analysis pipeline thousands of times on artificially generated data. Because it relies on Monte Carlo simulation rather than closed-form equations, it is applicable to designs — mixed models, complex measurement structures, non-standard outcomes — where analytical power formulas do not exist. The approach was systematically described for applied research by Arnold et al. in 2011, and the mixed-model implementation via the SIMR package was formalised by Green and MacLeod in 2016.The independent samples t-test is a parametric hypothesis test that compares the means of two independent groups to decide whether they differ significantly. It builds on the t-distribution introduced by Student (W. S. Gosset) in 1908 and assumes the measured values are continuous, approximately normally distributed, and have equal variances.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v2
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Simulation-Based Power Analysis · Independent t-test. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare