Arastirmaniz icin gerekli orneklem buyuklugunu belirleyin
Bir ozelligi tasiyanlarin oranini tahmin etmek icin (ornegin anket calismalari)
Populasyon ortalamasini tahmin etmek icin (olcek puanlari, test sonuclari)
Iki veya daha fazla grubu karsilastirmak icin (t-test, ANOVA)
Iki degisken arasindaki iliskiyi test etmek icin
| Etki Buyuklugu | Cohen's d | r | η² | Yorum |
|---|---|---|---|---|
| Kucuk | 0.20 | 0.10 | 0.01 | Zor farkedilir etki |
| Orta | 0.50 | 0.30 | 0.06 | Gozle gorulur etki |
| Buyuk | 0.80 | 0.50 | 0.14 | Belirgin etki |
| Arastirma Turu | Onerilen Guc | Alfa | Aciklama |
|---|---|---|---|
| Kesfedici arastirma | %80 | 0.05 | Standart duzey |
| Klinik calismalar | %90 | 0.01 | Daha katı kriter |
| Pilot calismalar | %70 | 0.10 | On test icin yeterli |
n = (Z² × p × q) / e²
Sonlu evren duzeltmesi: n' = n / (1 + (n-1)/N)
n = (Z × σ / d)²
Z: z-degeri, σ: std sapma, d: hata payi
n = 2 × ((Zα + Zβ) / d)²
d: Cohen's d etki buyuklugu
n = ((Zα + Zβ) / C)² + 3
C = 0.5 × ln((1+r)/(1-r)) (Fisher donusumu)
Orneklem buyuklugu, arastirmanizin istatistiksel gucunu ve sonuclarin guvenilirligini dogrudan etkiler. Cok kucuk orneklem gercek etkileri tespit edemezken, cok buyuk orneklem kaynak israfina yol acar. Hesaplamalarda %10-20 kayip orani icin ek katilimci eklemeniz onerilir.