Oran Testleri için Güç Analizi
Sample Size and Power Analysis for Proportion Tests · Ayrıca şöyle bilinir: proportion power analysis, two-proportion z-test power, z-test for proportions power, Oran Testi Güç Analizi
Oran testleri için güç analizi, belirli bir olasılıkla iki (veya bir) oran arasındaki anlamlı bir farkı tespit etmek için gereken katılımcı sayısını belirlemek amacıyla kullanılan ileriye dönük bir örneklem büyüklüğü planlama yöntemidir. 1988 tarihli dönüm noktası niteliğindeki metninde Jacob Cohen tarafından biçimselleştirilen bu yöntem, oranları etki büyüklüğü indeksi h'ye dönüştürmek için ark-sinüs dönüşümünü uygular ve gerekli örneklem büyüklüğünün doğrudan hesaplanmasını sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
İkili veya kategorik oranları — başarı oranları, yaygınlık tahminleri, yanıt oranları veya olay oranları gibi — bağımsız gözlemlere sahip bir veya iki grup arasında karşılaştıracak bir çalışma planlarken bu analizi kullanın. Yöntem, sonucun ikili (veya bir orana indirgenebilir) olduğunu, beklenen oran farkının veya tek hedef oranın önceden belirtildiğini ve veri toplama öncesinde bir a priori alfa düzeyi (tipik olarak 0.05) ve istenen gücün (tipik olarak 0.80 veya 0.90) belirlendiğini varsayar. Eşleştirilmiş oranlar (McNemar gücü kullanılır) veya Poisson dağılımlarıyla modellenen sayım sonuçları için uygun değildir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Etik inceleme kurulları ve hibe kuruluşları tarafından talep edilen seçilen örneklem büyüklüğü için ilkeli, şeffaf bir gerekçe sağlar.
- Ark-sinüs etki büyüklüğü indeksi h, varyansı stabilize edici olduğundan, geniş bir temel oran yelpazesinde geçerlidir.
- Olasılık değerlendirmeleri için tersine kullanılabilir (n verildiğinde, ulaşılabilir gücü hesaplar).
- Cohen'in yerleşik küçük/orta/büyük kıyaslamalarına doğrudan bağlıdır, bu da çalışmalar arası karşılaştırmaları kolaylaştırır.
- Beklenen oranların güvenilir bir ön tahminini gerektirir, bu da genellikle belirsizdir; iyimser varsayımlar yetersiz güçlü çalışmalara yol açar.
- Kapalı formül, binomiyal dağılıma normal yaklaşımı varsayar, bu da oranlar 0 veya 1'e yakın olduğunda veya örneklem büyüklükleri çok küçük olduğunda hassas olmayabilir.
- Daha fazla ayarlama yapılmadan karmaşık örnekleme tasarımlarını, kümelenmeyi veya tabakalama işlemlerini hesaba katmaz.
- n < 10 olduğunda, güç hesaplaması güvenilmezdir ve bunun yerine simülasyon tabanlı yöntemler kullanılmalıdır.
SSS
Cohen'in h'si nedir ve ark-sinüs dönüşümü neden kullanılır?
Cohen'in h'si = 2 arcsin(√p₁) − 2 arcsin(√p₂), oranları, temel orandan bağımsız olarak varyansın yaklaşık olarak sabit olduğu bir ölçeğe eşleyen bir etki büyüklüğü indeksidir. Bu stabilizasyon gereklidir çünkü bir oranın varyansı (p(1−p)/n), p ile değişir ve bu da oranlar arasındaki ham farkı etki büyüklüğünün zayıf bir ölçüsü haline getirir.
Önceki verim yoksa hangi oranları kullanmalıyım?
En iyi kaynak, aynı popülasyon ve sonuç üzerindeki yayınlanmış literatürdür. Veri yoksa, klinik veya pratik olarak anlamlı bulacağınız minimum farkı, makul bir temel oranla birlikte belirtebilirsiniz. Cohen'in kıyaslamaları (h = 0.20, 0.50, 0.80) son çare olarak kullanılabilir ancak belirli bir bağlam için çok küçük veya çok büyük örneklem büyüklükleri üretme eğilimindedir.
Her zaman %80 güç yeterli midir?
%80 güç, yaygın olarak kabul edilen bir varsayılan değerdir, bu da gerçek bir etkiyi kaçırma olasılığının %20 olduğunu kabul ettiğiniz anlamına gelir. Yüksek riskli ortamlarda — örneğin onaylayıcı Faz III klinik araştırmaları veya ciddi güvenlik etkileri olan çalışmalar — genellikle %90 veya %95 güç gereklidir, bu da gerekli örneklem büyüklüğünü önemli ölçüde artırır.
Bunu iki oran yerine tek bir oran için kullanabilir miyim?
Evet. Tek örneklem testi için, boş hipotez oranını ve hedef oranı belirtirsiniz ve formül tek gruplu bir versiyona indirgenir. StatWise aracı hem tek örneklem hem de iki örneklem oran gücü hesaplamalarını destekler.
Kaynaklar
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. DOI: 10.4324/9780203771587 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Sample Size and Power Analysis for Proportion Tests. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/power-analysis-proportion
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Kesin Binom Testiİstatistik↔ karşılaştır
- Bağımsızlık Ki-kare Testiİstatistik↔ karşılaştır
- ANOVA için Güç Analiziİstatistik↔ karşılaştır