PL
EN
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
