Apa saja yang perlu dipertimbangka dalam menghitung jumlah sample?
- alpha, biasanya 5% untuk 2 side. biasanya disebut: “Level of significance” Probability of Type I error – rejecting null hypothesis when it is in fact true (false positive) Typically 5%
- power (1-beta): Probability of detecting a difference when one truly exists (true positive)
- Ukuran keragaman, biasanya dinyatakan dalam standar deviasi (STD) atau standard error (SE). STD= SE x√n. nilai STD atau SE bisa kita peroleh dari publikasi2 sebelumnya, ataupun dengan melakukan pilot study terlebih dahulu.
- Hypothesis alternatif. Anticipated treatment/exposure effect (Ha)
- Effect size
Penjelasan Type I dan II error
Null hypothesis (H0) is true | Null hypothesis (H0) is false | |
---|---|---|
Reject null hypothesis | Type I error False positive | Correct outcome True positive |
Fail to reject null hypothesis | Correct outcome True negative | Type II error False negative |
No comments:
Post a Comment