أثر حجم العينه والانحراف المعياري علي قوة الاختبارT لتوزيع ثنائي ذو الحدين

Abstract

هدفت هذه الورقه الي تطوير اختبار المعنويه باعتبارها طريقه موضوعيه لتلخيص الادلة الاحصائيه للفرضيه وتحليل قوة الاختبار الاحصائي وعلاقته بمستوى الدلاله الاحصائيه وحجم التأثير (العينه) وكذلك كيف يقدر الباحث قوة التحليل الاحصائي وقوة الاختبار للكشف عن تأثير ذى معنى نظرا لحجم ومستوى الدلاله وحجم التأثير وكذلك فان تحديد حجم العينه مطلوب للحصول علي نتيجه كبيره نظرا للقدره الاحصائيه في مستوى الدلاله وحجم التأثير كما تمثلت المشكلة في عدم وجود طرق يمكن من خلالها التحكم في طرق الاختبار الاحصائي والتي تؤدي الي عدم زيادة قوة الاختبار الاحصائي مما يؤدي الي ان يكون احتمال الخطأ في النتائج اكبر تم اختيار المنهج الوصفي والاستقرائي في تحليل البيانات وذلك من خلال توليد 0100 مفرده عشوائيا بأحجام مختلفه وباستخدام اسلوب المحاكاة من خلال برنامج MATLAB تم التوصل الي عدد من النتائج اهمها ان زيادة حجم العينه يزيد من قوة الاختبار الاحصائي ويقلل من قيمة بيتا البيانات التي تتبع توزيع ثنائي الحدين وان زيادة قيمة الانحراف المعياري تقلل من قيمة قوة الاختبارT كذلك خرجت الورقه بعدد من التوصيات اهمها ان زيادة حجم العينه يعطي قوة اختبار مناسبه ويجب الابتعاد عن التقديرات التي يمكن من خلالها الحصول علي اكبر قيمة للانحراف المعياري وكذلك مراعاة قياس قوة الاختبار الاحصائي لأهميته في زيادة قوة الاختبار. Abstract: The purpose of this paper is to develop a test of importance as an objective method to deduce the statistical evidence for the hypothesis and to analyze the strength of the statistical test and its relationship to the level of statistical significance and effect size (sample), as well as how can a researcher estimates the evaluate power of statistical analysis and the strength test for the detection of the meaning full effect of due to the size and the level of significance and effect of the size. Also, the sample size is required to have great result because of the Statistical ability at the level of significance and effect size. The problem doesn’t find ways to control the statistical methods due to the lack of increasing the statistical power of the test. This leads to the error in the results of the possibility. The researcher used the descriptive approach and inductive in data analysis and through the generating of 1000 Single randomly in different sizes and using simulation method through the program (MATLAB) was reached on a number of the most important results that increasing the sample size increases the statistical power of the test and reduces beta value. It was reached on a number of the most important results that increasing the sample size increases the statistical power of the test which is less than the value of beta data that follow a binary binomial distribution, and increase the value of the standard deviation and diminish the value of the test power (T).The paper also came out with a number of recommendations including the increased sample size that gives strength test is suitable and must stay away from the estimations which they can get more value standard deviation, as well as taking into account the statistical test to measure the strength of its importance in increasing the power of the test.