Traditionally, sample sizes have be

Traditionally, sample sizes have been discussed within the
power framework (Cohen, 1962, 1992; Sedlmeier & Gigerenzer,
1989). Power is typically defined in terms of Null Hypothesis Significance
Testing (NHST). In NHST, power is defined as the probability of getting a significant result in a study, given the null
hypothesis is wrong. In other words, the power of a test is the
probability of correctly rejecting the null hypothesis (Button et al.,
2013; Gelman & Carlin, 2014). Within this framework, two kinds of
errors can be made. A Type 1 error means rejecting the null hypothesis
although it is true, whereas a Type 2 error means
accepting the null hypothesis although it is false. A Type 1 error is
sometimes also called a false-positive and a Type 2 error a miss
(Fraley & Vazire, 2014).
Some researchers deliberately refrain from referring to the
concepts power, Type 1 error, and Type 2 error because these are
only relevant from a NHST point of view which has received
increasing criticism lately (Cumming, 2012; 2014; Gelman &
Carlin, 2014). Alternatively, Gelman and Carlin (2014) suggest
using the terms Type M error and Type S error. A Type M error is
an error of magnitude that means it refers to the degree to which
the estimate of an effect in a study deviates from the real effect. A
Type S error is a sign error that means it occurs when the estimate
of an effect in a study has the wrong sign. The main difference
between the former and the latter concepts is that the
former (i.e., Type 1 error and Type 2 error) refer to a binary
concept, i.e. a hypothesis is either rejected or it is not. The latter
(i.e., Type S error and Type M error) assume that we want to
estimate an effect and that we can quantify the degree to which
the estimate is off. It is important to note that the relevance of
sample sizes is not confined to studies using NHST. In recent
years, opposition to NHST (see also Zhu, 2012 within the field of
sport science) has increased, and many researchers strongly
suggest abolishing NHST for most study purposes (Cohen, 1994;
Cumming, 2012; Wagenmakers, 2007). The journal Basic and
Applied Social Psychology has even banned NHST in research
articles (Trafimow & Marks, 2015). Suggested alternatives are the
estimation of confidence intervals around effect sizes (Cumming,
2012; 2014) and Bayesian methods (Lee & Wagenmakers, 2005;
Wagenmakers, 2007; Wetzels et al., 2011). Both parameter estimation
and Bayesian methods require adequate sample sizes as
well. Therefore, the following discussion is not limited to studies
using NHST.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเพณี ขนาดตัวอย่างมีการหารือภายในกรอบไฟ (โคเฮน 1962, 1992 Sedlmeier และ Gigerenzer1989) . โดยทั่วไปมีกำหนดอำนาจในแง่ของความสำคัญของสมมติฐานว่างทดสอบ (NHST) ใน NHST พลังงานถูกกำหนดเป็นความน่าเป็นของผลลัพธ์สำคัญในการศึกษา กำหนดค่า nullฟังก์ชันไม่ถูกต้อง ในคำอื่น ๆ อำนาจของการทดสอบเป็นการน่าถูกต้องปฏิเสธสมมติฐานว่าง (ปุ่ม et al.,2013 เกลแมนและ Carlin, 2014) ภายในกรอบนี้ สองชนิดของข้อผิดพลาดสามารถทำ มีข้อผิดพลาดประเภท 1 หมายความว่า ปฏิเสธสมมติฐานว่างถึงแม้ว่ามันเป็นความจริง เหตุหมายความว่า มีข้อผิดพลาด 2 ชนิดยอมรับสมมติฐานว่างแม้ว่าจะเป็นเท็จ มีข้อผิดพลาดประเภท 1 คือบางครั้งเรียกว่าเป็นค่าบวกเท็จและมีข้อผิดพลาด 2 ชนิดการท่อง(Fraley & Vazire, 2014)นักวิจัยบางจงใจละเว้นการอ้างอิงพลังงาน ข้อผิดพลาดประเภท 1 แนวคิด และพิมพ์เนื่องจากมีข้อผิดพลาด 2เกี่ยวข้องเฉพาะจาก NHST จุดของมุมมองที่ได้รับเพิ่มวิจารณ์เมื่อเร็ว ๆ นี้ (Cumming, 2012; 2014 เกลแมนและCarlin, 2014) หรือ การแนะนำของเกลแมนและ Carlin (2014)โดยใช้เงื่อนไขข้อผิดพลาดชนิด M และ S ชนิดข้อผิดพลาด มีข้อผิดพลาดชนิด Mข้อผิดพลาดของขนาดซึ่งหมายความว่า มันแสดงถึงระดับที่การประเมินผลในการศึกษาแตกต่างจากผลจริง Aชนิด S ข้อผิดพลาดเป็นข้อผิดพลาดของเครื่องหมายซึ่งหมายความว่า มันเกิดขึ้นเมื่อการประเมินของลักษณะพิเศษในการศึกษามีเครื่องหมายไม่ถูกต้อง ความแตกต่างหลักระหว่างอดีตและแนวคิดหลังคือการอดีต (เช่น ข้อผิดพลาดประเภท 1 และประเภท 2 ข้อผิดพลาด) หมายถึงการไบนารีอาจมีปฏิเสธแนวคิด เช่นสมมติฐาน หรือไม่ หลัง(เช่น S ชนิดข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดชนิด M) สมมติว่า เราต้องการประเมินที่มีผลและเราสามารถกำหนดปริมาณระดับที่การประเมินถูกปิด สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่า ความสำคัญของไม่มีจำกัดขนาดตัวอย่างเพื่อศึกษาใช้ NHST ในล่าสุดปี ต่อต้านการ NHST (ดูซู 2012 ภายในเขตของวิทยาศาสตร์การกีฬา) เพิ่มขึ้น และนักวิจัยหลายอย่างแนะนำ abolishing NHST สำหรับวัตถุประสงค์ในการศึกษามากที่สุด (โคเฮน 1994Cumming, 2012 Wagenmakers, 2007) สมุดรายวันขั้นพื้นฐาน และจิตวิทยาสังคมประยุกต์ได้แม้ห้าม NHST ในการวิจัยบทความ (Trafimow และเครื่องหมาย 2015) แนะนำเป็นทางเลือกการประมาณช่วงความเชื่อมั่นรอบผลขนาด (Cumming2012 2014) และวิธีการทฤษฎี (ลี & Wagenmakers, 2005Wagenmakers, 2007 Wetzels et al., 2011) ประมาณพารามิเตอร์ทั้งสองและทฤษฎีวิธีต้องการขนาดตัวอย่างเพียงพอเป็นดี ดังนั้น การสนทนาต่อไปนี้ไม่จำกัดการศึกษาใช้ NHST

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตามเนื้อผ้าขนาดตัวอย่างที่ได้รับการกล่าวถึงในกรอบอำนาจ (โคเฮน, 1962, 1992; & Sedlmeier Gigerenzer, 1989) พาวเวอร์ถูกกำหนดโดยทั่วไปในแง่ของสมมติฐานสำคัญการทดสอบ (NHST) ใน NHST พลังงานถูกกำหนดให้เป็นความน่าจะเป็นในการได้รับผลอย่างมีนัยสำคัญในการศึกษาที่ได้รับ null สมมติฐานที่ไม่ถูกต้อง ในคำอื่น ๆ อำนาจการทดสอบที่เป็นโอกาสในการได้อย่างถูกต้องปฏิเสธสมมติฐาน(ปุ่ม, et al. 2013; Gelman และคาร์ล 2014) ภายในกรอบนี้สองชนิดของข้อผิดพลาดสามารถทำ ประเภท 1 ข้อผิดพลาดหมายถึงการปฏิเสธสมมติฐานแม้ว่ามันจะเป็นความจริงในขณะที่ข้อผิดพลาดประเภทที่2 หมายถึงการยอมรับสมมติฐานแม้ว่ามันจะเป็นเท็จ ประเภท 1 ข้อผิดพลาดบางครั้งเรียกว่ายังเป็นและเท็จบวกข้อผิดพลาดชนิดที่ 2 พลาด (Fraley และ Vazire 2014). นักวิจัยบางคนจงใจละเว้นจากการหมายถึงอำนาจแนวคิดแบบที่ 1 ข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดชนิดที่ 2 เพราะเหล่านี้เป็นเพียงที่เกี่ยวข้องจากจุด NHST ของมุมมองที่ได้รับการเพิ่มคำวิจารณ์เมื่อเร็วๆ นี้ (คัมมิง, 2012; 2014; Gelman และคาร์ล2014) อีกทางเลือกหนึ่ง Gelman และคาร์ (2014) ขอแนะนำให้ใช้เงื่อนไขข้อผิดพลาดประเภทM และความผิดพลาดประเภท S มีข้อผิดพลาดประเภท M เป็นข้อผิดพลาดของขนาดที่หมายความว่ามันหมายถึงระดับที่ประมาณการของผลกระทบในการศึกษาเบี่ยงเบนไปจากผลกระทบที่แท้จริง ข้อผิดพลาดประเภท S เป็นข้อผิดพลาดของสัญญาณว่าหมายความว่ามันจะเกิดขึ้นเมื่อประมาณการของผลกระทบในการศึกษามีสัญญาณที่ไม่ถูกต้อง แตกต่างที่สำคัญระหว่างอดีตและแนวคิดหลังเป็นว่าอดีต(เช่นข้อผิดพลาดประเภทที่ 1 และประเภทที่ 2 ข้อผิดพลาด) หมายถึงเลขฐานสองแนวคิดคือสมมติฐานเป็นทั้งปฏิเสธหรือไม่ หลัง(เช่นข้อผิดพลาดประเภท S และความผิดพลาดประเภท M) สมมติว่าเราต้องการที่จะประเมินผลกระทบและการที่เราสามารถวัดปริมาณระดับที่ประมาณการจะปิด มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบว่าเกี่ยวข้องของขนาดตัวอย่างไม่ได้ จำกัด อยู่กับการศึกษาโดยใช้ NHST เมื่อเร็ว ๆ นี้ในปีที่ผ่านมาความขัดแย้งกับNHST (เห็นจู้ 2012 ภายในเขตของวิทยาศาสตร์การกีฬา) ได้เพิ่มขึ้นและนักวิจัยหลายคนขอแนะนำให้ยกเลิก NHST ส่วนใหญ่มีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษา (โคเฮนปี 1994 คัมมิง, 2012; Wagenmakers 2007) วารสารพื้นฐานและจิตวิทยาสังคมได้ห้ามแม้กระทั่ง NHST ในการวิจัยบทความ(Trafimow & เครื่องหมาย 2015) ทางเลือกที่แนะนำเป็นประมาณช่วงความเชื่อมั่นรอบขนาดอิทธิพล (คัมมิง, 2012; 2014) และวิธีการแบบเบย์ (Lee & Wagenmakers 2005; Wagenmakers 2007. Wetzels et al, 2011) การประมาณค่าพารามิเตอร์ทั้งสองและวิธีการแบบเบย์ต้องใช้ขนาดตัวอย่างเพียงพอเป็นอย่างดี ดังนั้นการสนทนาต่อไปนี้จะไม่ จำกัด การศึกษาโดยใช้NHST