Guide: Statistisk ”power” och urvalsstorlek i experimentell design

I den här guiden ska vi gå igenom:

  • Vad statistisk ”power” är
  • Hur man räknar ut urvalsstorlek för att få rätt power
  • Ett empiriskt test av teorin
  • En kortversion för dig som inte orkar läsa hela inlägget

Experimentell metod lade grunden för den vetenskapliga revolutionen som ledde fram till fantastiska framsteg inom framförallt naturvetenskap och medicin från 1600-talet och framåt. På senare tid har experimentell metod även vunnit insteg inom samhällsvetenskapen.

Grundprincipen för experimentell metod är att jämföra en kontrollgrupp med en experimentgrupp, som man utsätter för någon behandling. Om experimentgruppen skiljer sig tillräckligt mycket åt från kontrollgruppen förkastar vi den så kallade nollhypotesen – att behandlingen inte haft någon effekt. Vanliga metoder för att pröva skillnaden mellan två eller flera grupper är t-test eller variansanalys. Med hjälp av dessa metoder kan vi avgöra om det är troligt att en skillnad mellan grupperna beror på slumpmässig variation, eller om den kan tillskrivas behandlingen.

Fortsätt läsa ”Guide: Statistisk ”power” och urvalsstorlek i experimentell design”

Guide: Tolka standardfel i regressionsanalys

I tidigare inlägg om regressionsanalys har jag beskrivit hur man ska tolka signifikansvärden för att se om regressionskoefficienten är signifikant skild från noll, det vill säga huruvida vi kan vara säkra på om det finns en effekt eller inte.

I det här inlägget tänkte jag beskriva hur man kan tolka regressionskoefficienternas standardfel för att avgöra om en koefficient är signifikant eller inte, och hur man också enkelt kan testa om koefficienten är signifikant skild från något annat tal än noll.

Fortsätt läsa ”Guide: Tolka standardfel i regressionsanalys”