Power Analizi ve Örneklem Büyüklüğü Hesaplama

🔍 Power Analizi ve Örneklem Büyüklüğü Hesaplama (Power Analysis & Sample Size Calculation)
 
Amaç: Analizinizin gücünü garantileyin! Araştırmanızın yeterli örneklem büyüklüğüne sahip olup olmadığını ve hipotezlerinizi test ederken yeterli güce sahip olup olmadığını belirleyin.
 
📊 Veri Tipi: Sayısal (Numerical) ve Kategorik (Categorical) değişkenlerin önceden belirlenen etki büyüklükleri üzerinden planlaması.
 
❓ Araştırma Sorusu: "Yeni bir tedavi yönteminin etkililiğini test ederken kaç katılımcıya ihtiyacım var?"
 
🧪 Analiz Türü: Parametrik (Parametric) veya Non-parametrik (Non-parametric) analizlere dayalı olarak örneklem büyüklüğü planlaması.
 
📝 Varsayımlar:
Önceden belirlenen etki büyüklüğü (effect size).
Alfa seviyesi (alpha level) ve istenen güç (desired power).
 
💻 Programlar: Araştırma planlamasının mükemmel ortağı SPSS ve R!
 
🌟 Başlıca Çıktılar: Gerekli örneklem büyüklüğü, beklenen güç ve etki büyüklüğü.
 
🔄 Alternatif: Post-hoc Power Analizi - "Araştırmanızı tamamladıktan sonra elde edilen gücü keşfedin!"
 
Power Analizi ve Örneklem Büyüklüğü Hesaplama, araştırmacılara bir çalışmanın başlangıcında gerekli örneklem büyüklüğünü belirleme konusunda rehberlik eder. Bu, çalışmanın istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar üretme olasılığını artırır ve tip II hata riskini azaltır. Bu, özellikle deneysel ve gözlemsel çalışmalarda, kaynakların etkili bir şekilde kullanılmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bu analiz, etik kurullar, fon sağlayıcılar ve dergi hakemleri tarafından da sıkça talep edilen bir adımdır. Bu nedenle, örneklem büyüklüğü planlaması, her araştırmacının bilmesi gereken temel bir beceridir.