İçerik
Tüm istatistiksel hipotez testlerinde alfa ve beta olmak üzere iki önemli istatistik vardır. Bu değerler sırasıyla bir tip I hata olasılığını ve bir tip II hata olasılığını temsil eder. Bir tip I hatası, yanlış bir pozitif veya sonuçta önemli bir ilişki olmadığı zaman verilerde anlamlı bir ilişki olduğunu belirten bir sonuçtur. II. Tip bir hata yanlış bir negatif ya da aslında önemli bir ilişki olduğunda verilerde bir ilişki olmadığını belirten bir sonuçtur. Genellikle, beta bulmak zordur. Ancak, zaten bir alfa hipoteziniz varsa, beta hesaplamada matematiksel teknikleri kullanabilirsiniz. Bu teknikler ek bilgi gerektirir: bir alfa değeri, örneklem büyüklüğü ve etki büyüklüğü. Alfa değeri, alfa hipotezinizden gelir; tip I hatanın olasılığıdır. Örnek boyut, veri kümenizdeki veri noktalarının sayısıdır. Etki büyüklüğü genellikle geçmiş verilerden tahmin edilir.
Beta hesaplamasında ihtiyaç duyulan değerleri listeleyin. Bu değerler alfa, efekt büyüklüğü ve örnek büyüklüğünü içerir. Net bir efekt boyutu belirten geçmiş verileriniz yoksa, muhafazakar olmak için 0.3 değerini kullanın. Temel olarak, etki büyüklüğü verideki ilişkinin gücüdür; Bu nedenle, 0.3 genellikle “orta” bir etki büyüklüğü olduğu için alınır.
Değer 1 - alfa / 2 için Z-skorunu bulun. Bu Z-skoru beta hesaplamasında kullanılacaktır. 1 - alfa / 2 için sayısal değeri hesapladıktan sonra, bu değere karşılık gelen Z-skoruna bakın. Bu beta hesaplamak için gerekli Z-puanıdır.
Z-skorunu 1 - beta değeri için hesaplayın. Efekt boyutunu 2'ye bölün ve karekökü alın. Bu sonucu efekt büyüklüğü ile çarpın. Bu değerden son adımda bulunan Z-skorunu 1 - beta değeri için Z-skoruna çıkarın.
Z-puanını sayı olarak 1 - beta değerine dönüştürün. “Ters” önce Z-tablosundaki Z-skoruna bakarak 1 - beta için Z-skorunu arar. Bir sayı bulmak için bu Z-skorunu tekrar sütuna (veya satıra) kadar izleyin. Bu sayı 1 - beta eşittir.
Sadece 1'den bulunan sayıyı çıkarın. Bu sonuç beta.