ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Планування потужності для t-критерію×Independent Samples t-test×
ГалузьСтатистикаСтатистика
РодинаHypothesis testHypothesis test
Рік появи19691908
Автор методуJacob CohenStudent (W. S. Gosset)
ТипSample size determinationParametric mean comparison
Основоположне джерелоCohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832Student (1908). The probable error of a mean. Biometrika, 6(1), 1–25. DOI ↗
Інші назвиt-test power analysis, sample size calculation for t-test, Güç Analizi — t-Testistudent t-test, two-sample t-test, unpaired t-test, bağımsız örneklem t-testi
Пов'язані54
ПідсумокPower analysis for the t-test is a sample size planning procedure that determines how many participants are required to detect a mean difference of a given magnitude with acceptable probability. Formalised by Jacob Cohen in his 1969 and 1988 editions of Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, it links four quantities — effect size (Cohen's d), significance level (α), statistical power (1 − β), and sample size — so that fixing any three allows calculation of the fourth.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.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v2
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Power Analysis for t-test · Independent t-test. Отримано 2026-06-19 з https://scholargate.app/uk/compare