Сила простого результата: IP попал в блокировку

Ресурсное состояние: 5 способов обрести внутреннюю энергию

Все чаще в психологии стали говорить о ресурсном состоянии, акцентируя внимание на важности поддержания и пополнения данного состояния. Ресурсное состояние — это совокупность духовной и физической энергии, ощущение внутреннего баланса, с помощью которого человек может полноценно жить и добиваться поставленных целей.

Ресурсное состояние лучше всего сравнивать с финансовым благополучием. Например, как только деньги заканчиваются, у нас нет возможно приобрести продукты, съездить отдохнуть. Также и с ресурсным состоянием, как только мы перестаем заботиться о себе, работаем на износ, у нас пропадает жизненная энергия и силы. Наш внутренний ресурс, как и финансовое состояние, нуждается в «заработке» и постоянном накоплении. Но о том, как заработать деньги известно всем, а как достичь ресурсного состояния знают единицы. Поддержание ресурсного состояния одинаково важно как для мужчин, так и для женщин. Поэтому необходимо научиться входить в ресурс и не тратить свои силы зря на работу и пустые дела.

Как войти или вернуться в ресурсное состояние?

Подготовьтесь к будущему дню. Каждое утро должно начинаться с мотивации что-то сделать. Например, подготовьте спортивную форму вечером, чтобы утром пойти на тренировку. Нарежьте необходимые ингредиенты для завтрака, чтобы утром спокойно насладиться моментом. Перед началом рабочего дня пролистайте отчет о проделанной работе, вдохновитесь своими результатами.

Напомните себе о своих достижениях. Когда силы на исходе, настроение на нуле, возьмите листок бумаги и составьте список своих достижений в работе, учебе, хобби. Через пару минут вы ощутите прилив положительных эмоций, появится мотивация что-то делать.

Чередуйте сложные задачи с приятными делами. Лучший отдых от работы — это смена деятельности. Не зацикливайтесь на одном деле, делайте перерывы.

Составьте расписание на день, избегайте переработок и авралов. Тут лучше всего посмотреть онлайн-курс «Тайм-менеджмент», с помощью простых упражнений вы научитесь расставлять приоритеты в задачах, распределять нагрузку и выполнять больше дел без ущерба здоровью.

Сохраняйте осознанность и фокусируйтесь на главном. Не распыляйтесь на ненужные и бессмысленные дела, сохраняйте энергию и используйте все силы для достижения поставленных целей.

4 техники для поддержания ресурсного состояния:

1. Отдыхайте духовно и физически. Чаще гуляйте в парках на свежем воздухе, отправляетесь в путешествия, ходите в театр или кино.
2. Живите так, как мечтаете. Не ждите завтрашнего дня, чтобы начать жить по-другому. Проживайте жизнь прямо сейчас, как будто вы богаты, успешны, красивы и умны. Воплощайте свои мечты и наслаждайтесь.
3. Ставьте цели. Четко поставленные цели мотивируют нас развиваться, прикладывать больше сил, искать возможности. Это то, что наполняет нашу жизнь смыслом и яркими красками.
4. Стремитесь к результату. Этот пункт относится к предыдущему только с поправкой, что любая большая цель должна делиться на маленькие достижимые цели. Ведь что так не поднимает настроение и возвращает силы, как видимые результаты. Это мотиватор для выхода из нересурсного состояния.

Простой способ сделать силовые тренировки гораздо эффективнее

2 апреля 2018 Спорт и фитнес

Увеличить мышечную массу, улучшить гибкость и стать сильнее помогут эксцентрические упражнения.

Ия Зорина

Автор Лайфхакера, атлет, КМС

Что такое эксцентрические упражнения

Когда мышца сокращается, она либо укорачивается, либо удлиняется. Фаза, в которой мышца укорачивается, называется концентрической, а фаза, в которой удлиняется, — эксцентрической. Простой пример: в упражнении на бицепс, когда вы сгибаете руку с гантелей, происходит концентрическое сокращение, а когда разгибаете — эксцентрическое.

Эксцентрическое и концентрическое сокращения / antranik.org

Как правило, в силовых тренировках больше внимания уделяется концентрической фазе. Тогда как для хороших результатов необходимо прорабатывать обе фазы, а в некоторых случаях сделать акцент на эксцентрической.

Чем полезны эксцентрические упражнения

1. Помогают быстрее накачать мышцы и стать сильнее

Чтобы мышцы росли, они должны сначала повреждаться в процессе тренировок, а затем восстанавливаться во время отдыха. В восстановлении принимают участие спутниковые клетки, или сателлиты, расположенные на наружной поверхности мышечных волокон.

Стволовые клетки скелетных мышц / cell.com

После повреждения мышц спутниковые клетки начинают размножаться, и дочерние клетки притягиваются к травмированному участку. Клетка-сателлит отдаёт своё ядро, увеличивая количество актина и миозина в саркомере — базовой сократимой единице мышечных волокон.

Строение скелетной мышцы / oli.cmu.edu

Учёные сравнили эффект от эксцентрической и концентрической тренировок и выяснили, что через 24 часа после эксцентрической нагрузки количество клеток-сателлитов увеличивается на 27%, а после концентрической оно не изменяется.

К тому же количество спутниковых клеток увеличивается только в мышечных волокнах II типа, которые способны сильно расти в размерах и обеспечивать нам визуально большие мышцы. В волокнах I типа количество клеток-сателлитов остаётся без изменений.

Параллельно с увеличением мышечной массы растут также сила и мощность (максимальная сила × скорость).

Недавнее исследование Университета Нью-Мексико показало, что четыре недели силовых тренировок с эксцентрической фазой в 2, 4 и 6 секунд значительно увеличивают силу и мощность тренированных спортсменов.

2. Увеличивают гибкость

Гибкость важна в любом спорте, включая силовой. Например, в тяжёлой атлетике вы не сможете сделать рывок или толчок без достаточной гибкости в плечевом суставе.

Эксцентрические тренировки увеличивают длину мышц и диапазон движения сустава ничуть не хуже статических поз на растяжку.

В исследовании Рассела Нельсона (Russell T. Nelson) одна группа студентов выполняла эксцентрические упражнения, другая — статическую растяжку в течение шести недель. В итоге первая группа увеличила диапазон движения на 12,79°, а вторая — на 12,05°.

3. Защищают от травм

Эксцентрические упражнения повреждают саркомеры, чувствительные нервы в мышцах и проприоцепторы, что снижает диапазон движения и силовые показатели.

Однако уже через неделю наступает адаптация: мышцы растягиваются оптимальным образом, чтобы соответствовать нагрузке, что в дальнейшем защищает атлета от травм.

4. Помогают преодолеть плато

В эксцентрической фазе упражнения мышцы могут выдержать больше веса, чем в концентрической. Например, когда вы взяли слишком большой вес в жиме лёжа и у вас не получается выжать штангу, вы всё же можете удерживать её над своим телом или медленно опускать обратно на стойку.

Эта особенность эксцентрических упражнений поможет вам в преодолении тренировочного плато. Если вы не можете выполнить концентрическое упражнение с новым весом, попробуйте эксцентрическое: это подготовит ваши мышцы и ускорит прогресс.

Но будьте осторожны: обязательно просите подстраховать вас, если выполняете эксцентрические упражнения с большими весами.

5. Разгоняют метаболизм

Если вы хотите похудеть с помощью силовых тренировок, сделайте акцент на эксцентрических упражнениях.

Исследование Университета Уэйна показало, что эксцентрические тренировки на всё тело ускоряют метаболизм в покое на 72 часа после занятия. Причём результаты справедливы и для новичков, и для опытных атлетов.

Учёные из Канзасского университета также отметили значительное повышение метаболизма в покое через 24–48 часов после эксцентрической тренировки.

Когда эксцентрических тренировок лучше избегать

При всех своих преимуществах эксцентрические тренировки подходят не всем. В некоторых случаях стоит от них воздержаться.

• Если у вас есть заболевания суставов, такие как остеоартрит. Эксцентрические тренировки могут усилить боль в повреждённом суставе.
• В период восстановления после травмы. Поскольку эксцентрические упражнения травмируют мышцы больше, чем концентрические, после травм следует быть особенно осторожными. Прежде чем начинать тренировки, проконсультируйтесь с физиотерапевтом.

Как добавить эксцентрические упражнения в тренировку

Вы можете сделать эксцентрическим практически любое упражнение, просто удлинив фазу растяжения мышц под нагрузкой. Например, если вы делаете жим лёжа, опускайте штангу за 4–6 секунд, а поднимайте за 2  секунды.

Вот несколько упражнений, которые легко можно сделать эксцентрическими.

1. Отжимания. Медленно опускаетесь вниз, быстро выжимаете себя наверх.
2. Подтягивания. Это подводящее упражнение для классических подтягиваний. Вы делаете подтягивание с прыжка, а затем разгибаете руки максимально медленно, удерживая вес своего тела.
3. Сплит-приседания на одной ноге. Медленно опускаетесь вниз, быстро выходите наверх.
4. Приседания с весом. Медленно опускаетесь вниз, немного задерживаетесь в нижней точке и быстро выходите наверх. Упражнение поможет развить мобильность тазобедренных суставов.
5. Разгибание ног в тренажёре. Разгибаете ноги быстро, а сгибаете медленно.
6. Жим гантелей вверх. Поднимаете гантели быстро, а опускаете медленно.

Концентрическая фаза упражнения должна быть быстрой, но без рывков, иначе вы рискуете повредить мышцы или связки. Эксцентрическую фазу старайтесь делать максимально долгой: от 4 до 10 секунд.

Что вас ждёт после эксцентрической тренировки

Эксцентрическая тренировка вызывает отложенную боль в мышцах, снижает диапазон движения и силу мышц сразу после тренировки, через 24 и 48 часов после занятия.

От этого никуда не деться, но за болью и скованностью следует прогресс. Организм быстро адаптируется к эксцентрическим тренировкам, увеличится сила и способность противостоять нагрузкам без травм и боли.

Как часто устраивать эксцентрические тренировки

Поскольку тяжёлые эксцентрические тренировки вызывают боль в мышцах и ограничивают силу и диапазон движения на срок до семи дней, нет смысла выполнять их чаще раза в неделю: иначе вы просто не успеете восстановиться.

На следующий день после эксцентрической тренировки выполняйте лёгкие упражнения с акцентом на концентрическую фазу. Это ускорит восстановление.

Если вы не собираетесь устраивать тяжёлые эксцентрические тренировки, можете выполнять два-три упражнения с акцентом на эксцентрическую фазу в каждой тренировке.

Статистическая мощность и почему это важно

Опубликован в 16 февраля 2021 г. к Прита Бхандари. Отредактировано 11 ноября 2022 г.

Статистическая мощность или чувствительность — это вероятность того, что тест значимости обнаружит эффект, когда он действительно существует.

Истинный эффект — это реальная ненулевая связь между переменными в совокупности. На эффект обычно указывает реальная разница между группами или корреляция между переменными.

Высокая мощность в исследовании указывает на большую вероятность того, что тест обнаружит истинный эффект. Низкая мощность означает, что ваш тест имеет лишь небольшой шанс обнаружить истинный эффект или что результаты, вероятно, будут искажены случайной и систематической ошибкой.

Мощность в основном зависит от размера выборки, размера эффекта и уровня значимости. Анализ мощности можно использовать для определения необходимого размера выборки для исследования.

Содержание

1. Почему мощность имеет значение в статистике?
2. Что такое анализ мощности?
3. Другие факторы, влияющие на мощность
4. Как увеличить мощность?
5. Часто задаваемые вопросы о статистической мощности

Наличие достаточной статистической мощности необходимо для того, чтобы делать точные выводы о населении, используя выборочные данные.

При проверке гипотез вы начинаете с нулевой и альтернативной гипотез: нулевой гипотезы об отсутствии эффекта и альтернативной гипотезы об истинном эффекте (вашего фактического исследовательского прогноза).

Цель состоит в том, чтобы собрать достаточно данных из выборки, чтобы статистически проверить, можете ли вы обоснованно отвергнуть нулевую гипотезу в пользу альтернативной гипотезы.

Пример: Нулевая и альтернативная гипотезы Ваш исследовательский вопрос касается того, может ли времяпрепровождение на природе сдерживать стресс у выпускников колледжей. Вы перефразируете это в нулевую и альтернативную гипотезу.

• Нулевая гипотеза: Проведение 10 минут ежедневно на свежем воздухе в естественной среде не влияет на стресс у недавних выпускников колледжей.
• Альтернативная гипотеза: Проведение 10 минут в день на свежем воздухе в естественной среде уменьшит симптомы стресса у недавних выпускников колледжей.

Всегда существует риск совершения ошибок типа I или типа II при интерпретации результатов исследования:

• Ошибка типа I : отклонение нулевой гипотезы об отсутствии эффекта, когда она действительно верна.
• Ошибка типа II : не отвергать нулевую гипотезу об отсутствии эффекта, когда она на самом деле ложна.

Пример: Ошибки типа I и II

• Ошибка типа I : вы делаете вывод, что ежедневное 10-минутное пребывание на природе снижает стресс, хотя на самом деле это не так.
• Ошибка типа II : вы заключаете, что ежедневные 10 минут на природе не влияют на стресс, хотя на самом деле он влияет.

Мощность — это вероятность избежать ошибки второго рода. Чем выше статистическая мощность теста, тем ниже риск совершения ошибки второго рода.

Мощность обычно устанавливается на 80%. Это означает, что если в 100 различных исследованиях с мощностью 80% будут обнаружены истинные эффекты, то только 80 из 100 статистических тестов действительно обнаружат их.

Если вы не обеспечите достаточную мощность, ваше исследование вообще не сможет обнаружить истинный эффект. Это означает, что такие ресурсы, как время и деньги, тратятся впустую, и может быть даже неэтично собирать данные от участников (особенно в клинических испытаниях).

С другой стороны, слишком большая мощность означает, что ваши тесты очень чувствительны к истинным эффектам, в том числе очень маленьким. Это может привести к нахождению статистически значимых результатов с очень малой полезностью в реальном мире.

Чтобы сбалансировать эти плюсы и минусы низкой и высокой статистической мощности, вы должны использовать анализ мощности, чтобы установить соответствующий уровень.

Что такое анализ мощности?

Анализ мощности — это расчет, который помогает определить минимальный размер выборки для вашего исследования.

Анализ мощности состоит из четырех основных компонентов. Если вы знаете или имеете оценки для любых трех из них, вы можете рассчитать четвертый компонент.

• Статистическая мощность: вероятность того, что тест обнаружит эффект определенного размера, если таковой имеется, обычно устанавливается на уровне 80% или выше.
• Размер выборки: минимальное количество наблюдений, необходимое для наблюдения эффекта определенного размера с заданным уровнем мощности.
• Уровень значимости (альфа) : максимальный риск отклонения истинной нулевой гипотезы, которую вы готовы принять, обычно устанавливается на уровне 5%.
• Ожидаемый размер эффекта: стандартизированный способ выражения величины ожидаемого результата вашего исследования, обычно основанный на аналогичных исследованиях или экспериментальном исследовании.

Перед началом исследования можно использовать анализ мощности для расчета минимального размера выборки для желаемого уровня мощности и значимости, а также ожидаемого размера эффекта.

Традиционно уровень значимости устанавливается равным 5 %, а желаемый уровень мощности — 80 %. Это означает, что вам нужно только выяснить ожидаемый размер эффекта, чтобы рассчитать размер выборки из анализа мощности.

Чтобы рассчитать размер выборки или выполнить анализ мощности, используйте онлайн-инструменты или статистическое программное обеспечение, такое как G*Power.

Размер образца

Размер выборки положительно связан с мощностью. Небольшая выборка (менее 30 единиц) может иметь только низкую мощность, в то время как большая выборка имеет большую мощность.

Увеличение размера выборки увеличивает мощность, но только до определенного предела. Когда у вас достаточно большая выборка, каждое наблюдение, добавленное к выборке, лишь незначительно увеличивает мощность. Это означает, что сбор большего количества данных увеличит время, затраты и усилия вашего исследования, но не принесет гораздо большей пользы.

Дизайн вашего исследования также связан с мощностью и размером выборки:

• В дизайне внутри субъектов каждый участник тестируется на всех видах лечения в рамках исследования, поэтому индивидуальные различия не будут неравномерно влиять на результаты различных видов лечения.
• В дизайне между субъектами каждый участник принимает участие только в одном лечении, поэтому с разными участниками в каждом лечении есть вероятность, что индивидуальные различия могут повлиять на результаты.

Внутренний дизайн более мощный, поэтому требуется меньшее количество участников. В дизайне между субъектами требуется больше участников, чтобы установить отношения между переменными.

Уровень значимости

Уровень значимости исследования представляет собой вероятность ошибки типа I и обычно устанавливается на уровне 5%. Это означает, что ваши результаты должны иметь менее 5% вероятности того, что они будут выполнены при нулевой гипотезе, чтобы считаться статистически значимыми.

Уровень значимости коррелирует с мощностью: увеличение уровня значимости (например, с 5% до 10%) увеличивает мощность. Когда вы уменьшаете уровень значимости, ваш критерий значимости становится более консервативным и менее чувствительным к обнаружению истинных эффектов.

Исследователи должны сбалансировать риски совершения ошибок типа I и II, учитывая степень риска, на который они готовы пойти, делая ложноположительный вывод по сравнению с ложноотрицательным заключением.

Размер эффекта

Величина эффекта — величина различия между группами или отношения между переменными. Это указывает на практическую значимость открытия.

В то время как исследования с высокой мощностью могут помочь вам обнаружить средние и большие эффекты в исследованиях, исследования с низкой мощностью могут выявить только большие.

Пример: оценка величины ожидаемого эффекта В вашем исследовании основным эффектом является разница в исходном и последующем уровнях стресса в результате ежедневного пребывания на природе.

Чтобы определить ожидаемую величину эффекта, вы выполняете систематический обзор литературы, чтобы найти аналогичные исследования. Вы сужаете список релевантных исследований только теми, которые манипулируют временем, проведенным на природе, и используют стресс в качестве основного показателя.

Для пяти исследований, соответствующих этим критериям, вы берете каждую из сообщаемых величин эффекта и вычисляете среднюю величину эффекта. Вы принимаете это среднее значение в качестве ожидаемого размера эффекта.

При использовании данных из выборок для выводов о совокупностях всегда возникает некоторая ошибка выборки. Это означает, что всегда существует несоответствие между наблюдаемым размером эффекта и истинным размером эффекта. Величина эффекта в исследовании может варьироваться в зависимости от случайных факторов, ошибки измерения или естественной изменчивости выборки.

Маломощные исследования обычно выявляют истинные эффекты только тогда, когда они являются большими в исследовании. Это означает, что в маломощном исследовании любой наблюдаемый эффект с большей вероятностью будет усилен несвязанными факторами.

Если маломощные исследования являются нормой в определенной области, такой как неврология, наблюдаемые размеры эффекта будут постоянно преувеличивать или переоценивать истинные эффекты.

Что может сделать корректура для вашей статьи?

Редакторы Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и улучшают качество письма, следя за тем, чтобы в статье не было неясных выражений, избыточных слов и неудобных формулировок.

См. пример редактирования

Другие факторы, влияющие на мощность

Помимо четырех основных компонентов, при определении мощности необходимо учитывать и другие факторы.

Изменчивость

Изменчивость характеристик совокупности влияет на мощность вашего теста. Высокая дисперсия населения снижает мощность.

Другими словами, использование совокупности, которая принимает широкий диапазон значений переменной, снизит чувствительность вашего теста, а использование совокупности, в которой переменная распределена относительно узко, повысит чувствительность теста.

Использование довольно конкретной совокупности с определенными демографическими характеристиками может снизить разброс интересующей переменной и улучшить мощность.

Пример: сведение к минимуму изменчивости Стресс — это переменная, которая широко варьирует среди всего населения Соединенных Штатов. Но та же самая переменная может иметь более узкое распределение (принимать меньший диапазон значений) в конкретной и четко определенной совокупности, например, среди женщин с окончанием колледжа в возрасте до 25 лет. Низкая изменчивость уровней стресса повысит эффективность теста в вашем исследовании стресса.

Ошибка измерения

Ошибка измерения — это разница между истинным значением и наблюдаемым или записанным значением чего-либо. Измерения могут быть настолько точными, насколько точны инструменты и исследователи, которые их измеряют, поэтому некоторая ошибка присутствует почти всегда.

Чем выше ошибка измерения в исследовании, тем ниже статистическая мощность теста. Ошибка измерения может быть случайной или систематической:

• Случайные ошибки непредсказуемы и неравномерно изменяют измерения из-за случайных факторов (например, изменения настроения могут повлиять на ответы в опросе, или плохой день может привести к неправильной регистрации наблюдений исследователями).
• Систематические ошибки влияют на данные предсказуемым образом при переходе от одного измерения к другому (например, неправильно откалиброванное устройство будет постоянно регистрировать неточные данные, или проблемные вопросы опроса могут привести к предвзятым ответам).

Как увеличить мощность?

Поскольку многие аспекты исследования прямо или косвенно влияют на мощность, существуют различные способы ее повышения. В то время как некоторые из них обычно могут быть реализованы, другие являются дорогостоящими или требуют компромисса с другими важными соображениями.

Увеличение размера эффекта. Чтобы увеличить ожидаемый эффект в эксперименте, вы можете более широко манипулировать независимой переменной (например, провести 1 час вместо 10 минут на природе), чтобы увеличить влияние на зависимую переменную (уровень стресса). Это не всегда возможно, потому что существуют ограничения на то, насколько могут отличаться результаты эксперимента.

Увеличить размер выборки. Основываясь на расчетах размера выборки, у вас может быть место для увеличения размера выборки при значительном повышении мощности. Но есть момент, когда увеличение размера выборки может не дать достаточно высоких преимуществ.

Увеличить уровень значимости. Хотя это делает тест более чувствительным к обнаружению истинных эффектов, это также увеличивает риск совершения ошибки типа I.

Уменьшить погрешность измерения. Повышение точности и правильности ваших измерительных устройств и процедур снижает изменчивость, повышая надежность и мощность. Использование нескольких измерений или методов, известных как триангуляция, также может помочь уменьшить систематическую погрешность исследования.

Использовать односторонний тест вместо двустороннего. При использовании теста t или z односторонний тест имеет более высокую мощность. Однако односторонний тест следует использовать только тогда, когда есть веские основания ожидать эффекта в определенном направлении (например, одна средняя оценка будет выше, чем другая), потому что он не сможет обнаружить эффект в определенном направлении. другое направление. Напротив, двусторонний тест способен обнаружить эффект в любом направлении.

Что такое статистическая мощность?

В статистике мощность относится к вероятности того, что проверка гипотезы обнаружит истинный эффект, если таковой имеется. Статистически мощный тест с большей вероятностью отклонит ложноотрицательный результат (ошибка типа II).

Если вы не обеспечите достаточную мощность в своем исследовании, вы не сможете обнаружить статистически значимый результат, даже если он имеет практическое значение. Ваше исследование может не дать ответа на ваш исследовательский вопрос.

Что такое статистическая значимость?

org/Answer”>

Статистическая значимость — это термин, используемый исследователями, чтобы заявить, что маловероятно, что их наблюдения могли произойти при нулевой гипотезе статистического теста. Значимость обычно обозначается p -значением или значением вероятности.

Статистическая значимость произвольна – она зависит от порога или значения альфа, выбранного исследователем. Самый распространенный порог — 9.0215 p < 0,05, что означает, что данные, вероятно, будут встречаться менее чем в 5% случаев при нулевой гипотезе.

Когда значение p падает ниже выбранного альфа-значения, мы говорим, что результат теста статистически значим.

Что такое силовой анализ?

Анализ мощности — это расчет, который помогает определить минимальный размер выборки для вашего исследования. Он состоит из четырех основных компонентов. Если вы знаете или имеете оценки для любых трех из них, вы можете рассчитать четвертый компонент.

• Статистическая мощность : вероятность того, что тест обнаружит эффект определенного размера, если таковой имеется, обычно устанавливается на уровне 80% или выше.
• Объем выборки : минимальное количество наблюдений, необходимое для наблюдения эффекта определенного размера с заданным уровнем мощности.
• Уровень значимости (альфа) : максимальный риск отклонения истинной нулевой гипотезы, которую вы готовы принять, обычно устанавливается на уровне 5%.
• Ожидаемый размер эффекта : стандартизированный способ выражения величины ожидаемого результата вашего исследования, обычно основанный на аналогичных исследованиях или экспериментальном исследовании.

Как повысить статистическую мощность?

org/Answer”>

Существуют различные способы повышения мощности:

• Увеличьте размер потенциального эффекта, более сильно манипулируя независимой переменной,
• Увеличить размер выборки,
• Увеличить уровень значимости (альфа),
• Уменьшите ошибку измерения за счет повышения точности и правильности ваших измерительных устройств и процедур,
• Используйте односторонний тест вместо двустороннего для тестов t и z .

Процитировать эту статью Scribbr

Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

Бхандари, П. (2022, 11 ноября). Статистическая мощность и почему это важно | Простое введение. Скриббр. Проверено 1 марта 2023 г. , с https://www.scribbr.com/statistics/statistical-power/

Процитировать эту статью

Полезна ли эта статья?

Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса…

Прита имеет академическое образование в области английского языка, психологии и когнитивной нейробиологии. Как междисциплинарный исследователь, она любит писать статьи, объясняющие сложные исследовательские концепции для студентов и ученых.

Что такое сила? | Учитель статистики

Анжела Л.Э. Уолмсли и Майкл С. Браун, Concordia University Wisconsin

Многие преподаватели вводной статистики часто не используют понятие мощности. Во многих случаях его вообще избегают. На самом деле, многие преподаватели Advanced Placement (AP) держатся в стороне от этой темы, когда преподают тесты на значимость, согласно Флойду Булларду в «Power in Tests of Significance». Тем не менее, власть является важной концепцией, которую следует понимать потребителю исследований, независимо от того, в какую область или профессию студент может войти во взрослом возрасте. Следовательно, обсуждение власти должно быть включено во вводный курс.

Чтобы обсудить и понять власть, нужно иметь четкое представление об ошибках Типа I и Типа II. Дуг Раш вновь рассказывает об ошибках типа I и типа II (включая силу и размер эффекта) в весеннем выпуске журнала Statistics Teacher Network за 2015 г., но, вкратце, ошибка типа I отвергает нулевую гипотезу в пользу ложной. альтернативная гипотеза, а ошибка типа II не может отвергнуть ложную нулевую гипотезу в пользу истинной альтернативной гипотезы. Вероятность ошибки типа I обычно называют альфа, а вероятность ошибки типа II обычно называют бета.

Теперь к питанию. Многим учащимся необходимо ознакомиться с различными точками зрения на определение власти. Буллард описывает несколько способов правильной интерпретации мощности:

• Мощность — это вероятность отклонения нулевой гипотезы, когда на самом деле она ложна.
• Мощность — это вероятность принятия правильного решения (отклонить нулевую гипотезу), когда нулевая гипотеза ложна.
• Сила — это вероятность того, что тест значимости обнаружит эффект, который присутствует.
• Мощность — это вероятность того, что критерий значимости обнаружит отклонение от нулевой гипотезы, если такое отклонение существует.
• Мощность — это вероятность избежать ошибки второго рода.

Проще говоря, мощность — это вероятность не совершить ошибку второго рода, согласно Нилу Вайсу в Вводная статистика .

Математически степень равна 1 — бета. Мощность проверки гипотезы находится между 0 и 1; если мощность близка к 1, проверка гипотезы очень хороша для обнаружения ложной нулевой гипотезы. Бета обычно устанавливается на уровне 0,2, но исследователи могут установить его меньше.

Следовательно, мощность может быть от 0,8 до 0,8, но может быть и выше. Степени ниже 0,8, хотя и не невозможные, обычно считаются слишком низкими для большинства областей исследований.

Буллард также утверждает, что на мощность влияют следующие четыре основных фактора:

1. Уровень значимости (или альфа)
2. Размер образца
3. Изменчивость или отклонение измеряемой переменной отклика
4. Величина влияния переменной

Мощность увеличивается, когда исследователь увеличивает размер выборки, а также когда исследователь увеличивает размер эффекта и уровень значимости. Есть и другие переменные, которые также влияют на мощность, в том числе дисперсия ( σ2 ), но в этом обсуждении мы ограничим наш разговор отношениями между мощностью, размером выборки, размером эффекта и альфой.

На самом деле исследователь хочет, чтобы ошибки как первого, так и второго рода были небольшими. Что касается уровня значимости и мощности, Вайс говорит, что это означает, что нам нужен небольшой уровень значимости (близкий к 0) и большая мощность (близкая к 1).

Упомянув немного о концепции мощности, авторы пришли к выводу, что учащимся наиболее важно понимать важность мощности по отношению к размеру выборки при анализе исследования или исследовательской статьи по сравнению с фактическим расчетом мощности. Мы обнаружили, что учащиеся в целом понимают концепции выборки, дизайна исследования и основных статистических тестов, но иногда испытывают трудности с важностью мощности и необходимого размера выборки. Таким образом, диаграмма на Рисунке 1 является инструментом, который может быть полезен при представлении концепции власти аудитории, изучающей статистику или нуждающейся в углублении понимания методологии исследования.

Рисунок 1 Инструмент, который может быть полезен при представлении концепции мощности аудитории, изучающей статистику, или при необходимости углубить ее понимание методологии исследования

Эта концепция важна для учителей, чтобы развивать их собственное понимание статистики, хорошо. Этот инструмент может помочь учащемуся критически проанализировать, имеет ли исследование или статья, которую он читает и интерпретирует, приемлемую мощность и размер выборки, чтобы свести к минимуму ошибку. Вместо того, чтобы концентрироваться только на p -value результат, который так часто традиционно был в центре внимания, эта диаграмма (и приведенные ниже примеры) помогает учащимся понять, как смотреть на мощность, размер выборки и размер эффекта в сочетании с p -value при анализе результатов. исследования. Мы рекомендуем использовать эту диаграмму, чтобы помочь вашим учащимся понять и интерпретировать результаты, когда они изучают различные исследования или методологии.

Представьте себе шесть вымышленных примеров исследований, в каждом из которых исследуется, может ли новое приложение под названием StatMaster помочь учащимся изучать статистические концепции лучше, чем традиционные методы. Каждое из шести исследований проводилось с учащимися старших классов, в которых сравнивались утренние занятия по статистике AP (35 учащихся), в которых использовалось приложение StatMaster, с дневными занятиями по статистике AP (35 учащихся), которые не использовали приложение StatMaster. Результатом каждого из этих исследований было сравнение средних результатов тестов между утренними и дневными занятиями в конце семестра.

Статистическая информация и фиктивные результаты показаны для каждого исследования (A–F) на рисунке 2, при этом ключевая информация выделена жирным курсивом. Хотя эти шесть примеров относятся к одному и тому же дизайну исследования, не сравнивайте выдуманные результаты разных исследований. Это шесть независимых притворных примеров, иллюстрирующих применение диаграммы.

Рисунок 2 Шесть вымышленных примеров исследований, в каждом из которых исследуется, может ли новое приложение под названием StatMaster помочь учащимся изучать статистические концепции лучше, чем традиционные методы (щелкните, чтобы увеличить)

В исследовании A ключевым элементом является p -значение 0,034. Поскольку это меньше, чем альфа 0,05, результаты статистически значимы, и мы можем остановиться на синем знаке остановки в поле СТАРТ. Хотя в исследовании все еще существует риск совершения ошибки типа I, этот результат не оставляет открытой возможность ошибки типа II. Другими словами, мощность достаточна для обнаружения различия, потому что они обнаружили различие, которое было статистически значимым. Неважно, что нет расчета мощности или размера выборки, когда p -значение меньше альфа.

В исследовании Study B сводки такие же, за исключением p -значение 0,383. Поскольку это больше, чем альфа, равная 0,05, мы перемещаемся на диаграмме в большую среднюю рамку, чтобы проверить наличие или отсутствие приемлемой ошибки типа II. В этом случае соблюдаются критерии верхнего левого поля (отсутствие размера выборки или расчета мощности), и, следовательно, отсутствие статистически значимого различия может быть связано с неадекватной мощностью (или истинным отсутствием различий, но мы не можем исключить недостаточную мощность). Нажимаем верхний левый красный СТОП. Поскольку возможна неадекватная мощность или чрезмерный риск ошибки типа II, сделать вывод об эффективности StatMaster статистически невозможно.

В Study C снова значение p больше, чем альфа, что возвращает нас ко второму основному блоку. В отличие от исследования B, наличие желаемой мощности и расчета размера выборки позволяет нам избежать красного СТОП в верхнем левом квадранте, но мощность 70% оставляет нас в соответствии с критериями красного СТОП в верхнем правом углу. При мощности 70% наш порог потенциальной ошибки второго рода составляет 30% (1-0,7), что выше традиционно приемлемых 20%. Возможность сделать статистический вывод о StatMaster затруднена из-за потенциально неприемлемо высокого риска ошибки типа II.

В исследовании D значение p по-прежнему превышает альфа, но, в отличие от исследований B и исследований C, в исследовании D соответствующая мощность установлена ​​на уровне 80%. Это хорошая вещь. Задача состоит в том, чтобы определить желаемый размер выборки, соответствующий этой 80-процентной мощности. В исследовании D говорится, что для уверенности в мощности 80% необходимо 40 испытуемых в каждом классе, но в исследовании всего 35 испытуемых, поэтому мы нажимаем красный СТОП в нижнем левом квадранте. Поскольку желаемый размер выборки не был достигнут, фактическая мощность составляет менее 80 %, что фактически оставляет нас в той же ситуации, что и в исследовании C, — с риском чрезмерной ошибки типа II, превышающей 20 %.

В Study E задания более сложные. Со значением 90 215 p 90 216 больше, чем альфа, мы снова перемещаемся в средний большой прямоугольник, чтобы исследовать потенциал чрезмерной или неопределенной ошибки типа II. В этом случае мощность (80%), альфа (0,05) и размер выборки (35 в каждой когорте) адекватны. Размер эффекта, однако, установлен на 50%.

Хотя изменение счета на 50% было бы интересным, оно имеет две проблемы. Во-первых, вполне вероятно, что предыдущие предложения курса дают некоторую оценку производительности в отсутствие StatMaster, и — если предположить, что она хотя бы отдаленно близка к среднему значению 85%, наблюдаемому в исследовании E — увеличение на 50% было бы математически невозможно, что делает это непрактичный размер эффекта. Во-вторых, размер выборки обеспечит достаточную мощность для обнаружения размера эффекта, равного 9.0215 не меньше желаемого размера эффекта или больше, но не меньше . Рассмотрение уравнения ранее в этой рукописи дает математическое подтверждение этой концепции.

Таким образом, несмотря на то, что величина эффекта в 50 % была бы впечатляющей — при отсутствии статистически значимого результата — исследование E наверняка , а не имело бы достаточную мощность для обнаружения меньшего размера эффекта, даже если меньший эффект размер может быть интересен. Поэтому остаемся у красного знака СТОП в правом нижнем углу.

Обратите внимание, что, в отличие от других красных знаков СТОП, этот пример требует субъективного суждения и менее объективен, чем три других пути потенциального превышения допустимой ошибки типа II. Как отмечалось ранее, это сложный и сложный сценарий для интерпретации, но он вполне правдоподобен (даже распространен) и поэтому включен в рассмотрение.