У нас вы можете посмотреть бесплатно Teststärke: Post-hoc Power-Analyse mit G*Power или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
In diesem Video zeige ich, wie die Post-hoc Teststärke eines t-Tests und eines F-Tests mit dem Programm G*Power berechnet wird (Post-hoc Power-Analyse 9:56). Zudem erkläre ich kurz die dahinterliegende Theorie, die nichtzentrale H1-Verteilung und den Nichtzentralitätsparameter. G*Power: https://www.psychologie.hhu.de/arbeit... R-Statistics: https://www.r-project.org R Dokumentation: https://www.rdocumentation.org/packag... Beispiel 1 - R-Skript: library(BSDA) (ttest = tsum.test(mean.x=1, mean.y=2.3, s.x=2, s.y=2, n.x=20, n.y=15, var.equal=TRUE, alternative="two.sided")) (t = ttest$statistic) (tkrit = qt(.975, 20+15-2)) 1-pt(tkrit, 20+15-2, ncp=abs(t)) # Beispiel 2 - R-Skript: set.seed(5000) x = scale(rnorm(85, 0, 1), TRUE)*sqrt(14) y = scale(rnorm(75, 0, 1), TRUE)*3 var.test(x, y, alternative="greater") ### Für Fragen und konstruktive Verbesserungsvorschläge nutzt bitte die Kommentare. Kanalinfo: / @statistikverstehen9964