Pearson Korelasyonu için İstatistiksel Güç Analizi
Statistical Power Analysis for Pearson Correlation · Ayrıca şöyle bilinir: Korelasyon Güç Analizi, power analysis for r, sample size for correlation
Korelasyon gücü analizi, bir Pearson korelasyon testi için kaç katılımcıya ihtiyaç duyulduğunu veya mevcut bir örneklemin ne kadar istatistiksel güce sahip olduğunu belirleyen, çalışma öncesi bir hesaplamadır. Jacob Cohen tarafından 1988 tarihli dönüm noktası niteliğindeki metninde biçimselleştirilen bu analiz, beklenen korelasyon katsayısı r'yi doğrudan etki büyüklüğü olarak kullanır, böylece araştırmacılar ne yetersiz güçlü ne de israf derecede büyük çalışmalar planlayabilirler.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Birincil amacı iki sürekli değişken arasındaki Pearson korelasyonunu tahmin etmek veya test etmek olan bir çalışmayı planladığınızda korelasyon gücü analizini kullanın. Üç koşul karşılanmalıdır: her iki değişken de sürekli ve yaklaşık olarak normal dağılımlıdır, ilişkinin doğrusal olması beklenir ve makul bir önsel r tahmini (yayınlanmış literatürden, bir pilot çalışmadan veya Cohen'in sözleşmelerinden) sağlayabilirsiniz. Analiz, kesitsel anket çalışmaları, deneysel ön/son tasarımlar ve psikometrik doğrulama çalışmaları için uygundur. On katılımcıdan az olduğunda hesaplama güvenilmez hale gelir; nihai örneklem planını kesinleştirmeden önce etki büyüklüğü tahminini iyileştirmek için bir pilot çalışma şiddetle tavsiye edilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Beklenen korelasyon katsayısını doğrudan etki büyüklüğü olarak kullanır, diğer güç yöntemlerinin gerektirdiği dolaylı dönüşümlerden kaçınır.
- Cohen'in (1988) yaygın olarak kabul görmüş sözleşmelerine dayanır, bu da sonuçların disiplinler arasında hemen yorumlanabilir olmasını sağlar.
- Hem tek yönlü hem de iki yönlü testlere uygulanabilir, yönlü ve yönsüz hipotezleri barındırır.
- Hesaplama açısından hafiftir; simülasyon gerektiren kapalı form bir cevap verir.
- Önceki r tahmininin doğruluğuna duyarlıdır; iyimser veya şişirilmiş bir pilot korelasyon, gerekli örneklem büyüklüğünün sistematik olarak küçümsenmesine yol açar.
- İki değişkenli normalliği ve doğrusal bir ilişkiyi varsayar; gerçek ilişki doğrusal değilse, planlanan güç gerçekleşmeyebilir.
- Planlanan kovaryetleri, kısmi korelasyonları veya aşınmayı hesaba katmaz; karmaşık tasarımlar için ek ayarlamalar gereklidir.
SSS
Önceki verim yoksa beklenen r'yi nereden alabilirim?
En güvenli başlangıç noktası, alanınızdaki benzer çalışmaların sistematik bir incelemesi veya meta-analizidir. Önceden kanıt yoksa, muhafazakar bir planlama değeri olarak Cohen'in (1988) orta etki sözleşmesi olan r = 0.30'u kullanın. Tek bir küçük pilot çalışmaya dayanmaktan kaçının, çünkü pilot korelasyonlar oldukça değişkendir.
Tek yönlü mü yoksa iki yönlü mü bir test kullanmalıyım?
Varsayılan olarak iki yönlü bir test kullanın; bu, bir yöne önceden bağlı kalmanızı gerektirmez ve çoğu dergide standart beklentidir. Tek yönlü bir test yalnızca korelasyonun yönünün güçlü teorik temellere dayanarak a priori olarak belirtildiği durumlarda uygundur ve reddetme bölgesini bir tarafa yoğunlaştırarak gerekli örneklem büyüklüğünü azaltır.
Neden %80 güç geleneksel hedeftir?
Cohen (1988), veri toplama maliyetleri ile yanlış bir negatif riski arasındaki pragmatik bir denge olarak %80'i önermiştir. Alfa = 0.05 ve güç = 0.80'de, Tip II hata ile Tip I hata oranı 4:1'dir, ki bu Cohen çoğu davranış bilimi uygulaması için kabul edilebilir bulmuştur. Daha yüksek riskli kararlar, %90 veya %95 güç gerektirebilir.
Çalışmam kısmi veya yarı-kısmi korelasyon içeriyorsa ne olur?
Standart korelasyon gücü analizi yalnızca sıfırıncı dereceden bir Pearson r'ye uygulanır. Kısmi veya yarı-kısmi korelasyonlar veya bir regresyon çerçevesi içinde test edilen korelasyonlar için, ek öngörücüleri hesaba katan regresyona özgü güç analizi araçlarını kullanmalısınız.
Kaynaklar
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Statistical Power Analysis for Pearson Correlation. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/power-analysis-correlation
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Pearson Çarpım-Moment Korelasyon Katsayısıİstatistik↔ karşılaştır
- ANOVA için Güç Analiziİstatistik↔ karşılaştır
- Çoklu Regresyon için Güç Analiziİstatistik↔ karşılaştır
- Spearman Sıra Korelasyon Katsayısıİstatistik↔ karşılaştır