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आदर्श सैंपल साइज निर्धारित करें

किसी भी प्रयोग और सांख्यिकीय विश्लेषण में, sample size बहुत महत्वपूर्ण होता है। अगर sample size बहुत छोटा हो, तो प्रभाव मौजूद होने पर भी वह दिख नहीं पाएगा। डेटा इकट्ठा करने से पहले, आप power analysis चला सकते हैं ताकि न्यूनतम sample size पता चल सके जो नियोजित विश्लेषण के आधार पर प्रभाव का विश्वसनीय रूप से पता लगाने के लिए ज़रूरी है।

आपके पास एक समूह का experimental data है और आपको one-sample t-test चलाना है। लक्ष्य है यह निर्धारित करना कि one-sample t-test के लिए कितना sample size चाहिए ताकि alpha 0.05 पर बड़ा effect size और पर्याप्त power हासिल हो सके.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में A/B Testing

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • one-sample t-test के लिए power analysis चलाने हेतु pwr पैकेज लोड करें।
  • pwr.t.test() का उपयोग करें ताकि two-tailed, one-sample t-test के लिए आवश्यक sample size निकाला जा सके, जहाँ effect size 0.8, power 0.9, और significance 0.05 हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Load the `pwr` package
___

# Determine the sample size needed for a one sample t-test
___(d = ___, power = ___, sig.level = ___, type = ___, alternative = ___)
कोड संपादित करें और चलाएँ