Methodology
Power analysis คืออะไร
อธิบาย power, alpha, effect size และการใช้ power analysis เพื่อวางแผนขนาดตัวอย่างก่อนเก็บข้อมูล
Power คือความน่าจะเป็นที่จะพบผลจริง
Power คือโอกาสที่การทดสอบจะปฏิเสธ H0 ได้เมื่อมี effect อยู่จริง งานวิจัยมักตั้ง power = .80 หรือ .90 ขึ้นกับบริบทและต้นทุนการเก็บข้อมูล
Power analysis ต้องใช้ effect size
ต้องระบุ effect size ที่คาดหวัง เช่น mean difference, SD, หรือความแตกต่างของสัดส่วน หากคาด effect เล็ก จะต้องใช้ตัวอย่างมากขึ้น
MVP approximation
Bulumaai Stats ใช้ approximation สำหรับการเปรียบเทียบสอง mean และสอง proportion ใน MVP ส่วน exact solver และ regression power analysis เป็น roadmap
Disclaimer: เนื้อหานี้เป็นตัวช่วยเชิงการศึกษา ไม่ใช่การรับรอง validity ของงานวิจัย ผู้ใช้ควรตรวจ design, data quality และ assumptions ร่วมกับผู้เชี่ยวชาญเมื่อใช้ในงานสำคัญ
เปิดเครื่องมือที่เกี่ยวข้องFAQ
ควรตั้ง power เท่าไร
ค่า .80 เป็นค่าเริ่มต้นที่พบบ่อย แต่ควรพิจารณาความเสี่ยงของ false negative และต้นทุนการเก็บข้อมูล
effect size เอามาจากไหน
อาจมาจากงานวิจัยเดิม pilot study หรือ minimum effect ที่มีความหมายเชิงปฏิบัติ