กำลังทางสถิติและขนาดตัวอย่าง
กำลังทางสถิติ (Statistical power) คือความน่าจะเป็นที่จะตรวจพบผลกระทบที่แท้จริงหากมีอยู่ (1 − β) การวิเคราะห์กำลัง (Power analysis) กำหนดขนาดตัวอย่างที่จำเป็นในการตรวจจับขนาดผลกระทบที่ตั้งสมมติฐานไว้ ด้วยระดับความผิดพลาดประเภทที่ 1 (α) และประเภทที่ 2 (β) ที่ระบุไว้ การวิเคราะห์กำลังซึ่งริเริ่มโดย Jacob Cohen (1988) เป็นพื้นฐานของการออกแบบการวิจัย: การศึกษาที่มีกำลังไม่เพียงพอจะให้ค่าประมาณขนาดผลกระทบที่สูงเกินจริง และมีแนวโน้มที่จะไม่สามารถจำลองผลได้ เกณฑ์มาตรฐานคือ กำลัง 80% (β = 0.20) แม้ว่าการศึกษาที่สำคัญอาจต้องการกำลัง 90%
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Statistical Power Analysis and Sample Size Determination for Research Studies. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- ขนาดอิทธิพลสถิติการวิจัย↔ compare
- การทดสอบสมมติฐานว่างสถิติการวิจัย↔ compare
- ค่าพี (P-Value) และนัยสำคัญทางสถิติสถิติการวิจัย↔ compare
- ความคลาดเคลื่อนชนิดที่ 1 และชนิดที่ 2สถิติการวิจัย↔ compare