Wprowadzenie do analizy mocy testu i szacowania liczebności próby

W badaniach empirycznych przy weryfikacji hipotez badawczych powszechnie korzysta się z zasad wnioskowania statystycznego. Badacz formalnie stawia hipotezę o braku efektu (zróżnicowania lub związku), a następnie oczekuje, że zebrane wyniki badania będą przeczyć jej prawdziwości. Oprócz wielkości efektu, decyzji takiej sprzyjają odpowiednie: moc testu oraz liczebność próby.

W trakcie szkolenia zostaną przedstawione relacje zachodzące pomiędzy powyższymi wielkościami oraz praktyczne strategie postępowania zwięk­szające zdolność do potwierdzenia stawianej hipo­tezy badawczej. Prezentowane zagadnienia zostaną zilustrowane przykładami obliczania mocy i szacowania liczebności próby za pomocą narzędzi programu Statistica.

Dla kogo?

Przede wszystkim dla tych, którzy są na etapie planowania doświadczeń, kiedy jeszcze nie ma żadnych danych i dopiero ustalamy skalę badania, np. w naukach medycznych i biologicznych. Uczestnicy zdobędą wiedzę, jak obliczyć wielkość próby potrzebnej do tego, by z dużym prawdopodobieństwem potwierdzić testami statystycznymi tezę wykazywaną w doświadczeniu.

Co zyskasz?

• Dowiesz się, kiedy należy przeprowadzać analizę mocy i liczebności
• Dowiesz się, jak zaplanować doświadczenie, gdy wielkość efektu jest nieznana
• Unikniesz błędów powtarzających się w temacie mocy statystycznej
• Poznasz, jak wygląda analiza mocy i szacowanie liczebności próby dla testów nieparametrycznych

Program szkolenia

1. Wstęp
   • Wnioskowanie statystyczne i błędy wnioskowania
   • Pojęcie mocy statystycznej
   • Powiązania pomiędzy mocą statystyczną, istotnością statystyczną, wielkością efektu i liczebnością próby
   • Przykład – obliczenie mocy w przypadku testu t-Studenta dla prób zależnych
   • Sposoby zwiększania mocy statystycznej w badaniach empirycznych
2. Obliczanie mocy i szacowanie liczebności próby w przypadku popularnych testów parametrycznych
   • Test t-Studenta dla pojedynczej próby
   • Test t dla dwóch prób niezależnych
   • Jednoczynnikowa analiza wariancji
3. Obliczanie mocy i szacowanie liczebności próby w przypadku popularnych testów nieparametrycznych
   • Test dla jednej proporcji
   • Test dla dwóch proporcji
   • Test Manna-Whitneya
4. Inne testy
   • Test McNemara
   • Test dla pojedynczej korelacji
   • Testy swoiste dla badań klinicznych