নমুনার আকার এবং ক্ষমতার মধ্যে সম্পর্ক কি?

2024 লেখক: Michael Samuels | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-16 01:40

পরিসংখ্যান ক্ষমতা ইতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত নমুনা আকার সঙ্গে , যার মানে হল যে অন্যান্য কারণের মাত্রা দেওয়া হয়েছে যেমন। আলফা এবং সর্বনিম্ন সনাক্তযোগ্য পার্থক্য, একটি বড় সাধারন মাপ বেশি দেয় ক্ষমতা.

এইভাবে, আপনি কিভাবে ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে নমুনা আকার গণনা করবেন?

দ্য সূত্র জন্য নমুনার আকার নির্ধারণ পরীক্ষার একটি নির্দিষ্ট আছে তা নিশ্চিত করার জন্য ক্ষমতা নীচে দেওয়া হল: যেখানে α হল তাত্পর্যের নির্বাচিত স্তর এবং Z _{1-α /2} এটির নীচে 1- α/2 ধারণ করা স্ট্যান্ডার্ড স্বাভাবিক বন্টন থেকে পাওয়া মান। জন্য উদাহরণ , যদি α=0.05 হয়, তাহলে 1- α/2 = 0.975 এবং Z=1.960।

পরবর্তীকালে, প্রশ্ন হল, নমুনার আকারের গুরুত্ব কী? সাধারন মাপ একটি গবেষণায় অন্তর্ভুক্ত অংশগ্রহণকারীদের সংখ্যা বা পর্যবেক্ষণ বোঝায়। এই সংখ্যা সাধারণত n দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়. দ্য আকার এর একটি নমুনা দুটি পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্যকে প্রভাবিত করে: 1) আমাদের অনুমানের নির্ভুলতা এবং 2) সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর জন্য গবেষণার শক্তি।

সহজভাবে, কিভাবে নমুনা আকার প্রভাব ফলাফল?

ছোট সাধারন মাপ পরিসংখ্যান শক্তি হ্রাস করে একটি অধ্যয়নের শক্তি হল এটি সনাক্ত করার ক্ষমতা প্রভাব যখন একটি সনাক্ত করা হবে. ক সাধারন মাপ এটি খুব ছোট একটি টাইপ II ত্রুটির সম্ভাবনাকে তির্যক করে ফলাফল , যা অধ্যয়নের শক্তি হ্রাস করে।

কিভাবে একটি নমুনা আকার নির্ধারিত হয়?

নমুনা আকার নির্ধারণ . নমুনা আকার নির্ধারণ একটি পরিসংখ্যান অন্তর্ভুক্ত করার জন্য পর্যবেক্ষণ বা প্রতিলিপি সংখ্যা নির্বাচন করার কাজ নমুনা । দ্য সাধারন মাপ যে কোনো অভিজ্ঞতামূলক অধ্যয়নের একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য যার লক্ষ্য হল a থেকে জনসংখ্যা সম্পর্কে অনুমান করা নমুনা.