Sisu
Kõigis statistilistes hüpoteesikatsetes on kaks eriti olulist statistikat - alfa ja beeta. Need väärtused tähistavad vastavalt I tüüpi vea tõenäosust ja II tüüpi vea tõenäosust. I tüüpi viga on valepositiivne või järeldus, mis väidab, et andmetes on oluline seos, kui tegelikult olulist seost pole. II tüüpi viga on valenegatiiv või järeldus, mis väidab, et andmetes pole seost, kui tegelikult on oluline seos. Tavaliselt on beetat raske leida. Kui teil aga on juba alfa-hüpotees, saate beeta arvutamiseks kasutada matemaatilisi tehnikaid. Need tehnikad vajavad lisateavet: alfa väärtus, valimi suurus ja efekti suurus. Alfa väärtus tuleneb teie alfa hüpoteesist; see on I tüübi vea tõenäosus. Valimi suurus on teie andmekogumis olevate andmepunktide arv. Mõju suurust hinnatakse tavaliselt varasemate andmete põhjal.
Loetlege beetaarvutuses vajalikud väärtused. Need väärtused hõlmavad alfa, efekti suurust ja valimi suurust. Kui teil pole varasemaid andmeid, mis täpsustaksid selge efekti suuruse, kasutage väärtust 0,3, et olla konservatiivne. Põhimõtteliselt on efekti suurus andmetes seose tugevus; seega võetakse tavaliselt 0,3, kuna see on mõõduka efektiga.
Leidke Z-skoor väärtuse 1 - alfa / 2 jaoks. Seda Z-skoori kasutatakse beetaarvutuses. Pärast arvulise väärtuse 1 - alfa / 2 arvutamist otsige sellele väärtusele vastav Z-skoor üles. See on beeta arvutamiseks vajalik Z-skoor.
Arvutage Z-skoor väärtuse 1 - beeta jaoks. Jagage efekti suurus 2-ga ja võtke ruutjuur. Korrutage see tulemus efekti suurusega. Sellest väärtusest lahutage viimases etapis leitud Z-skoor, et saada väärtus 1 - beeta Z-skoor.
Teisendage Z-skoor arvuga 1 - beeta. “Tagurpidi” otsitakse Z-skoor 1-beeta jaoks, otsides esmalt Z-skoori Z-tabelist. Numbri leidmiseks jälgige seda Z-punkti veergu (või rida) tagasi. See arv on võrdne 1-beeta-ga.
Lahutage äsja leitud arv 1-st. See tulemus on beeta.