Калькулятор размера выборки для исследования по психологии
Априорный анализ мощности онлайн – без установки G*Power. Выберите дизайн исследования, задайте ожидаемый размер эффекта – и получите объём выборки с готовым обоснованием для главы «Методы». Расчёт основан на нецентральных t-, F- и χ²-распределениях и провалидирован по контрольным сценариям G*Power 3.1.
Дизайн исследования
Две независимые группы разных людей. Считается t-критерием Стьюдента или U-критерием Манна–Уитни.
Параметры расчёта
Лучший источник – похожие исследования и мета-анализы по вашей теме: размер эффекта обычно указан в результатах. Если данных нет, используйте ориентиры Коэна – кнопки «малый / средний / большой» под полем. Помните: заниженный ожидаемый эффект «раздувает» выборку, завышенный – делает исследование слепым к реальным различиям.
Как считает калькулятор: точные нецентральные t-, F- и χ²-распределения (метод, используемый в G*Power); для корреляции – консервативная аппроксимация Фишера (+1 наблюдение к точному расчёту); для критерия Манна–Уитни – метод A.R.E. Расчёт априорный, двусторонние гипотезы. Для сложных дизайнов (MANOVA, множественная регрессия, повторные измерения с несколькими факторами) закажите расчёт у нас или используйте G*Power. Литература: Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (1988); Faul F. et al. G*Power 3 (2007).
Расчёт выборки как в G*Power: соответствие дизайнов
Если научный руководитель просит «расчёт выборки в G*Power» – наш калькулятор выполняет тот же априорный анализ мощности (тип анализа A priori в G*Power). Соответствие кнопок калькулятора меню G*Power:
| Наш дизайн | Меню G*Power |
|---|---|
| Сравниваю 2 группы (t-критерий) | t tests → Means: Difference between two independent means |
| Сравниваю 2 группы (Манна–Уитни) | t tests → Means: Wilcoxon–Mann–Whitney test (two groups) |
| До и после (парный t) | t tests → Means: Difference between two dependent means (matched pairs) |
| Ищу связь (корреляция) | Exact → Correlation: Bivariate normal model |
| 3 и более групп (ANOVA) | F tests → ANOVA: Fixed effects, omnibus, one-way |
| Таблицы частот (χ²) | χ² tests → Goodness-of-fit tests: Contingency tables |
Частые вопросы
Сколько человек нужно для ВКР по психологии?
Зависит не от типа работы, а от дизайна и ожидаемого эффекта. Для среднего эффекта при мощности 0,80: сравнение двух групп – ~64 человека в группе, корреляционное исследование – ~85, ANOVA с тремя группами – ~159. Популярное правило «30 достаточно» надёжно только для сильных эффектов.
Что такое размер эффекта и где его взять?
Ожидаемая величина различий или связи (d Коэна, r, f, w). Ищите в похожих исследованиях и мета-анализах; если данных нет – ориентиры Коэна. Чем меньше ожидаемый эффект, тем больше нужна выборка.
Что означает мощность 0,80?
Вероятность обнаружить эффект, если он действительно есть. 0,80 – общепринятый минимум в психологии; для диссертаций часто берут 0,90.
Как рассчитать размер выборки в G*Power?
Выберите семейство теста (t tests, F tests, χ², Exact), тип анализа «A priori», задайте эффект, α и мощность. Наш калькулятор делает тот же расчёт онлайн – таблица соответствия дизайнов меню G*Power приведена выше.
Можно ли использовать калькулятор вместо G*Power?
Для типовых дизайнов ВКР и магистерских – да: математика та же и провалидирована по контрольным сценариям G*Power 3.1. Для сложных дизайнов используйте G*Power или закажите расчёт статистики у нас.
Выборка рассчитана – а собрать данные и посчитать статистику? Поможем с рекрутингом реальных респондентов, анализом в SPSS и R и описанием результатов для эмпирической главы.