| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Vpliv velikosti vzorca na rezultate ANOVE - simulacijska študija z uporabo realnih podatkov : diplomsko delo
Avtorji:ID Chapo, Lan Taona (Avtor)
ID Sem, Vilma (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Kraner Šumenjak, Tadeja (Komentor)
Datoteke:.pdf VS_Chapo_Lan_Taona_2026.pdf (3,16 MB)
MD5: D420005693448F7FFA007D0D8F39E5F1
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Opis:V diplomskem delu je obravnavan vpliv velikosti vzorca na rezultate enosmerne analize variance (ANOVA) in povezane statistične mere, pri čemer je bil namen ugotoviti, kako se pri različnih velikostih vzorca spreminjajo p-vrednost, F-statistika, mere velikosti učinka, Tukey HSD test ter moč testa. Izvedena je bila simulacijska študija v programskem jeziku R, ki je vključevala štiri scenarije umetno generiranih podatkov z različnimi razlikami med skupinami ter realne podatke iz nabora iris; za vsak scenarij in vsako velikost vzorca od n = 2 do n = 15 je bilo izvedenih 10.000 ponovitev. Rezultati so pokazali, da velikost vzorca vpliva na stabilnost in zanesljivost rezultatov ANOVE: pri scenariju brez razlik med skupinami je bila stopnja napačne zavrnitve ničelne hipoteze skladna z izbrano stopnjo značilnosti, pri scenarijih z manjšimi razlikami ANOVA ni dosegla statistične značilnosti, kar kaže na nezadostno moč testa, pri realnih podatkih pa se je moč testa z večanjem vzorca hitro povečevala in dosegla ustrezno raven že pri manjših vzorcih. Tukey HSD test je dodatno pokazal, da so bile primerjave med posameznimi pari skupin pri majhnih vzorcih manj stabilne, z večanjem vzorca pa zanesljivejše. Pokazalo se je tudi, da sta eta-kvadrat in Cohenov f pri majhnih vzorcih lahko pristranska navzgor, medtem ko je omega-kvadrat stabilnejša in bolj konservativna mera velikosti učinka, zato se je velikost vzorca izkazala kot pomemben dejavnik pri načrtovanju in interpretaciji eksperimentalnih raziskav.
Ključne besede:ANOVA, simulacijska študija, velikost vzorca, realni podatki
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:L. T. Chapo
Leto izida:2026
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 42 str., pril.))
PID:20.500.12556/DKUM-98397 Novo okno
UDK:519.233:004-942(043.2)=163.6
COBISS.SI-ID:286327811 Novo okno
Datum objave v DKUM:29.07.2026
Število ogledov:176
Število prenosov:21
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FKBV
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:09.06.2026

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:The Impact of Sample Size on ANOVA Results – A Simulation Study Based on Empirical Agricultural Data
Opis:This thesis examines the effect of sample size on the results of one-way analysis of variance (ANOVA) and related statistical measures. The aim of the study was to determine how the p-value, F-statistic, effect size measures, and test power change with different sample sizes. To this end, a simulation study was conducted using the R programming language. Four scenarios of artificially generated data with varying differences between groups and real data from the Iris dataset were used. 10,000 repetitions were performed for each scenario and each sample size from n = 2 to n = 15. The results showed that sample size affects the stability and reliability of ANOVA results. In the scenario with no differences between groups, the rate of false rejection of the null hypothesis was consistent with the selected significance level. In scenarios with smaller differences between groups, ANOVA did not reach statistical significance at the sample sizes considered, indicating insufficient test power. With real data, however, test power increased rapidly as the sample size grew and reached an adequate level even with smaller samples.
Ključne besede:ANOVA, simulation study, sample size, real data


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici