معلومة

كم عدد المشاركين المطلوبين لدراسات وقت رد الفعل عبر الإنترنت؟

كم عدد المشاركين المطلوبين لدراسات وقت رد الفعل عبر الإنترنت؟


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

أنا طالبة ماجستير أركز على علم اللغة النفسي وأنا أستعد لرسالة أطروحتي. ما سأبحثه هو تأثيرات التسجيل ولهذا سأقوم بإجراء تجربتين عبر الإنترنت باستخدام Ibex (سيستمع المشاركون إلى جمل السياق ، ويتم تقديمهم مع مجموعة من المحفزات البصرية ثم التفاعل مع المحفزات البصرية). على حد علمي ، فإن دراسات RT عبر الإنترنت ليست موثوقة مثل تلك التي يتم إجراؤها في المختبر ، بمعنى أنها أكثر ضوضاءً وأقل دقة. هناك موضوع كبير يناقش هذا الموضوع ما مدى صحة أوقات ردود الفعل التي تم جمعها من الدراسات عبر الإنترنت؟ وحيث يُزعم أن دراسات RTs عبر الإنترنت يمكن أن تكون موثوقة إذا كانت مدعومة جيدًا. بشكل عام ، هذا أمر منطقي ولكني في حيرة من أمري بشأن عدد المشاركين القليل جدًا وعدد المشاركين الذين يكفيهم. مساعدتك موضع تقدير كبير!


هناك أربعة متغيرات ذات أهمية في تحليل القدرة الإحصائية: القوة (غالبًا ما يتم اختيارها على أنها 0.8 أو 0.9 حسب الاصطلاح ، وهذا هو احتمال رفض الفرضية الصفرية بشكل صحيح إذا كانت خاطئة) ، والمعدل الإيجابي الخاطئ المسموح به (ألفا ، غالبًا ما يتم اختياره على أنه 0.05 حسب الاصطلاح) وحجم العينة وحجم التأثير (والذي يعتمد بدوره على تنوع الملاحظات والاختلاف بين المجموعات).

عندما تقوم بتحليل القوة ، يمكنك اختيار أي من هذه المتغيرات لحسابها بشرط أن يكون لديك جميع المتغيرات الأخرى. في حالتك ، تريد معرفة حجم العينة التي تحتاجها ، لذا عليك اختيار أو تقدير الأرقام الأخرى.

إذا كنت تعرف الاختبار الإحصائي الذي تستخدمه ، فهناك العديد من الآلات الحاسبة عبر الإنترنت لمساعدتك في اختيار حجم العينة. أنا شخصياً أحب استخدام البرنامج المجاني G * Power.

عادةً ما يتم اختيار القوة والألفا عن طريق الاصطلاح ، لذا فإن ما لا تزال بحاجة إلى معرفته لتحديد حجم العينة الضروري هو حجم التأثير الذي تبحث عنه. إذا كانت لديك تجربة تتوقع أن يكون لها تأثير كبير على أوقات رد الفعل ، فلن تحتاج إلى عدد كبير من المشاركين. إذا كنت تبحث عن تأثير خفي ، فأنت بحاجة إلى المزيد. يمكنك اختيار هذه العتبة بناءً على ما هو مثير للاهتمام إلى حد معقول / ذي صلة سريريًا (هذا مثالي ولكن في بعض الأحيان يصعب الاستقرار عليه بشكل محبط) ، أو يمكنك أن تبنيها على بيانات تجريبية (يمكن أن تكون خطيرة عندما يعتمد الطيارون على أحجام عينات صغيرة).

إذا لم يكن لديك أي بيانات أولية ، فإن أفضل طريقة لتقدير التباين في الملاحظات هي النظر في دراسات أخرى مماثلة تجمع بيانات وقت رد الفعل عبر الإنترنت.

بشكل عام ، إذا كنت تريد التأكد من أن لديك دراسة قوية بشكل كافٍ ، فمن الجيد استخدام تقديرات متحفظة. إذا كنت تعتقد أن تأثيرك أصغر وأن التباين أكبر مما كنت تأمل ، فستكون لديك فرصة أفضل لدراسة قوية بما فيه الكفاية.


شاهد الفيديو: الربح من اليوتيوب رياكشنReAction مشروع محتوى مربح (قد 2022).