Calculator mărime eșantion

Ce înseamnă calculul volumului eșantionului

Înainte să aduni primul chestionar, ai de răspuns la o întrebare foarte practică: câți oameni îți trebuie? Calculul volumului eșantionului, numit și analiză de putere a priori, dă acest răspuns. Dacă strângi prea puțini subiecți, studiul rămâne subdimensionat: chiar dacă efectul există cu adevărat, testele tale nu îl prind, iar tu tragi concluzia greșită că nu se întâmplă nimic. Dacă strângi mult mai mulți decât ai nevoie, pierzi săptămâni de recrutare pe date care nu îți schimbă rezultatul. Analiza se face înainte de colectare și îți arată pragul de la care efortul în plus nu mai aduce nimic.

Cum funcționează analiza de putere

Orice calcul de acest fel leagă patru mărimi. Fixezi trei dintre ele și afli a patra, care aproape întotdeauna este volumul eșantionului:

• Pragul de semnificație (α): riscul acceptat de a găsi un efect care nu există. În psihologie, educație și științele sănătății se lucrează în mod curent cu 0,05.
• Puterea statistică (1 − β): șansa de a prinde un efect real, atunci când el chiar există. Ținta obișnuită este 0,80, adică accepți un risc de 20% să ratezi un efect adevărat. Studiile clinice cer de multe ori 0,90.
• Mărimea efectului estimată: cât de mare te aștepți să fie diferența sau legătura. Ideal, valoarea vine din studii anterioare pe care le-ai citit; când nu ai nimic la îndemână, pragurile mic / mediu / mare ale lui Cohen sunt un punct de plecare rezonabil.
• Testul statistic: un test t pentru eșantioane perechi cere mai puțini participanți decât unul pentru eșantioane independente la aceeași mărime a efectului, corelația folosește cu totul altă formulă, iar ANOVA depinde de numărul de grupe.

Calculatorul de mai sus aplică formulele standard bazate pe aproximarea normală pentru fiecare test, așa că valorile se potrivesc cu cele din manualele de metodologie și stau foarte aproape de rezultatele exacte din G*Power.

De ce mărimea efectului e cea mai grea alegere

Pragul de semnificație și puterea sunt convenții pe care le bifezi dintr-o listă. Mărimea efectului cere o judecată de cercetare. Cu cât efectul pe care vrei să-l prinzi e mai mic, cu atât eșantionul crește — iar creșterea e abruptă. O diferență mare între două grupe (d = 0,8) cere în jur de 26 de participanți pe grupă, una medie (d = 0,5) în jur de 64, iar una mică (d = 0,2) urcă la aproape 394 pe grupă. Înainte să alegi o valoare, uită-te prin literatura ta după mărimi ale efectului raportate în studii comparabile. Ghidurile despre mărimea efectului și despre volumul eșantionului îți arată cum estimezi realist și ce faci când nu găsești nicio cercetare anterioară.

Ce faci cu rezultatul

Cifra obținută este un minim, nu o țintă. În studiile reale pierzi participanți pe drum: abandonuri, chestionare incomplete, întrebări de control ratate. De aceea, cei mai mulți adaugă o rezervă de 10–20% peste numărul calculat. Scrie calculul în capitolul de metodologie: testul, pragul α, puterea, mărimea efectului asumată și de unde ai luat-o, plus N-ul minim rezultat. Comisiile și recenzenții cer tot mai des exact această justificare, iar cu numerele în față o formulezi în două fraze. Dacă încă nu ești sigur ce test statistic se potrivește planului tău, lămurește întâi asta, pentru că testul dictează formula. Iar dacă preferi să nu te ocupi tu de partea de calcul, ne poți cere o ofertă și facem noi analiza.