G*Power ile güç analizi ve örneklem hesabı
Tez, etik kurul, makale ve proje başvurunuz için kaç katılımcıya ihtiyaç duyduğunuzu; araştırma tasarımı ve etki büyüklüğü gerekçesiyle birlikte hesaplarız.
Kısa cevap
G*Power güç analizi, planlanan istatistiksel test, beklenen etki büyüklüğü, anlamlılık düzeyi ve hedef güce göre araştırmada gereken en küçük örneklem büyüklüğünü hesaplar. Doğru sonuç için yalnızca programa sayı girmek yeterli değildir; test ailesi, grup/ölçüm yapısı ve etki büyüklüğünün hangi kanıttan alındığı gerekçelendirilmelidir.
Örneklem büyüklüğü tek bir varsayıma göre değil; birincil hipotez, analiz türü ve gerekçeli senaryolar üzerinden hesaplanır.
Örneklem hesabı neden yalnızca bir sayı değildir?
Aynı araştırma için farklı test, etki büyüklüğü veya güç varsayımları çok farklı örneklem sayıları üretebilir. Bu nedenle hesaplamaya başlamadan önce birincil hipotezi ve analizi belirler; kullanılan her parametrenin kaynağını açıklayarak sonucu yeniden kontrol edilebilir hale getiririz.
Güç analizinin temel bileşenleri
- Test ailesi: t-testi, ANOVA, korelasyon, regresyon veya oran karşılaştırması gibi ana yöntem.
- Etki büyüklüğü: literatür, pilot çalışma veya bilimsel olarak gerekçeli senaryodan beklenen fark/ilişki.
- Alfa düzeyi: yanlış pozitif sonuç riskini gösteren anlamlılık eşiği.
- İstatistiksel güç: araştırmanın gerçek bir etkiyi yakalama olasılığı.
- Grup ve ölçüm yapısı: bağımsız/eşleştirilmiş gruplar, grup sayısı ve tekrarlı ölçümler.
- Kayıp payı: takipten çıkma, eksik veri veya geçersiz gözlem olasılığı.
Hangi başvurularda kullanılır?
Yüksek lisans ve doktora tez önerileri, tıp/diş hekimliği etik kurul başvuruları, bilimsel araştırma projeleri, klinik çalışmalar ve dergi makalelerinde örneklem gerekçesi için kullanılabilir. G*Power kapsamı dışındaki tasarımlarda uygun alternatif hesabı öneririz.
Bu hizmet içeriği İstatistik Atölyesi kurucusu ve istatistikçi Oğuzhan Çiçek tarafından çalışma süreçlerimiz temel alınarak hazırlanmıştır.
Yaygın tasarımlarda neye bakılır?
Bu tablo hesaplamanın mantığını gösterir; kesin parametreler çalışmanızın birincil hipotezine göre belirlenir.
| Araştırma amacı | Yaygın test ailesi | Temel etki girdisi |
|---|---|---|
| İki bağımsız grubu karşılaştırmak | t testleri | Ortalama farkı ve standart sapma veya Cohen d |
| Üç ya da daha fazla grubu karşılaştırmak | F testleri / ANOVA | Grup ortalamaları veya Cohen f |
| İki değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek | Korelasyon | Beklenen korelasyon katsayısı |
| Çoklu regresyon modeli kurmak | Doğrusal çoklu regresyon | Beklenen R² veya f² ve yordayıcı sayısı |
| İki oranın farklılığını karşılaştırmak | Oran testleri | Beklenen grup oranları |
| Tekrarlı ölçümleri karşılaştırmak | Tekrarlı ölçümlerde ANOVA | Etki, ölçümler arası ilişki ve ölçüm sayısı |
Gerekçeli örneklem raporu
Parametre özeti
Test ailesi, analiz türü, alfa, güç, etki büyüklüğü, grup yapısı ve kullanılan diğer girdiler.
Kaynak ve gerekçe
Etki büyüklüğünün literatürden, pilot veriden veya senaryodan nasıl elde edildiğinin açıklaması.
Kullanıma hazır metin
En küçük örneklem, varsa kayıp payı ve tez/etik kurul yöntem bölümüne eklenebilecek raporlama metni.
Sık yapılan hatalar
- Birincil analiz belli değilken rastgele test ailesi seçmek
- Etki büyüklüğünün kaynağını açıklamamak
- Toplam örneklem ile grup başına örneklemi karıştırmak
- Kayıp/eksik veri olasılığını hesaba katmamak
- Veri toplandıktan sonra a priori hesap yapılmış gibi raporlamak
- G*Power'ın desteklemediği tasarım için programı zorlamak
Sık sorulan sorular
Araştırma tasarımı, birincil hipotez, kullanılacak temel test, grup ve ölçüm sayısı, beklenen etki büyüklüğü, alfa düzeyi, hedef güç ve beklenen kayıp oranı gerekir.
Öncelik benzer bir çalışmanın raporladığı sonuçlar veya pilot veridir. Bunlar yoksa literatürdeki kabul gören varsayımlar senaryo analiziyle değerlendirilir; kullanılan kaynak ve dönüşüm açıkça yazılır.
Evet. Çalışma tasarımına göre kullanılan test, parametreler, etki büyüklüğünün kaynağı, hesaplanan en küçük örneklem ve varsa kayıp payını içeren gerekçeli bir rapor hazırlanabilir.
Örneklem planlaması için en doğru yaklaşım a priori güç analizidir ve veri toplamadan önce yapılır. Veri toplandıktan sonra yalnızca gerçekleşen güce bakmak çoğu zaman sınırlı bilgi verir; güven aralığı ve etki büyüklüğüyle birlikte değerlendirme yapmak daha açıklayıcıdır.
Hayır. Karma modeller, karmaşık örnekleme, tanısal doğruluk, sağkalım, küme yapısı veya özel klinik tasarımlar farklı formüller ya da yazılımlar gerektirebilir. Ön incelemede G*Power'ın uygun olup olmadığını belirleriz.
Çalışmanın niteliğine göre olası katılımcı kaybı, eksik ölçüm veya takipten çıkma oranı için ek pay planlanabilir. Bu oran gerekçesiyle birlikte ayrı gösterilir.
Örneklem sayınızı veri toplamadan önce netleştirin
Araştırma amacınızı ve varsa benzer çalışmayı paylaşın; uygun güç analizi yöntemini ve teslim kapsamını ücretsiz değerlendirelim.