ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Планування потужності для t-критерію×Парний t-критерій Стьюдента×
ГалузьСтатистикаСтатистика
РодинаHypothesis testHypothesis test
Рік появи19691908
Автор методуJacob CohenStudent (W. S. Gosset)
ТипSample size determinationParametric mean comparison (paired)
Основоположне джерелоCohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics (4th ed.). SAGE. ISBN: 978-1446249185
Інші назвиt-test power analysis, sample size calculation for t-test, Güç Analizi — t-Testidependent samples t-test, repeated measures t-test, matched-pairs t-test, eşleştirilmiş 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 paired samples t-test is a parametric hypothesis test that compares two measurements taken on the same subjects — such as a before and after reading — to decide whether the average change differs from zero. It rests on the t-distribution introduced by Student (W. S. Gosset) in 1908 and works on the within-subject difference scores rather than the raw measurements.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

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