Güç Analizi Hesaplayıcı: İki Oran
İki dönüşüm oranını, başarı oranını veya yaygınlığı mı karşılaştırıyorsunuz? Beklediğiniz iki oranı girin (örneğin %40'a karşı %60), alfa ve hedef gücü seçin; grup başına gerekli örneklem hesaplansın. Hesaplayıcı, oranları arksinüs dönüşümüyle Cohen etki büyüklüğü h'ye çevirir — G*Power ve R'ın pwr.2p.test fonksiyonunun kullandığı parametrelendirmenin aynısı — sonuçlar bu araçlarla en az altı anlamlı basamak uyuşur. Klasik hipotez testleri için de A/B testi planlamak için de çalışır: 'güç bul' modu, trafiğinizin gerçekçi olarak hangi farkı saptayabileceğini gösterir. 0 veya 1'e yakın oranları ayırt etmek, aynı mutlak farkı %50 civarında ayırt etmekten kolaydır — h bunu otomatik yakalar.
AI Rapor
Sonuçlarınızı yapay zekâ yorumlasın: APA 7 / iş raporu formatında, indirilebilir Word belgesi.
Sık sorulan sorular
A/B testinde varyant başına kaç kullanıcı gerekir?
Taban oranınızı (örn. 0,40) ve ulaşmayı umduğunuz oranı (örn. 0,50) girin, α = ,05 ve %80 gücü koruyun; grup başına n'i okuyun — bu örnekte varyant başına yaklaşık 387 (h = 0,20). Saptanacak farkı yarıya indirmek gereksinimi kabaca dörde katlar.
Cohen h nedir?
h = 2·arksin(√p₁) − 2·arksin(√p₂) — oranlar için güç hesaplarını 0–1 aralığının tamamında isabetli kılan etki büyüklüğü. Ölçütler: 0,2 küçük, 0,5 orta, 0,8 büyük. Hesaplayıcı h'yi oranlarınızdan otomatik türetir.
Bu güç analizi APA formatında nasıl raporlanır?
Örneğin: "İki oran z-testi için a priori güç analizi (p₁ = ,40, p₂ = ,60, h = 0,41, α = ,05, çift kuyruklu, güç = ,80) grup başına 48 katılımcı gerektiğini gösterdi." AI Rapor tam gerekçe paragrafını biçimlendirir.
Eşit grup büyüklüğü mü varsayılıyor?
Evet — grup başına eşit n'li klasik desen; aynı zamanda en verimli olanıdır. Planlı eşitsiz dağıtımda kaba yaklaşım, grup büyüklüklerinin harmonik ortalamasına göre güç hesaplamaktır.