ए/बी परीक्षणों के लिए सांख्यिकीय शक्ति
शक्ति वह संभावना है कि आपका परीक्षण उस वास्तविक प्रभाव का पता लगाएगा जिसका आकार आपके लिए महत्वपूर्ण है। व्यवहार में, यह इस बात को समझने का सबसे स्पष्ट तरीका है कि आपके प्रयोग द्वारा किसी महत्वपूर्ण बात को नज़रअंदाज़ किए जाने की कितनी संभावना है।
शक्ति का अर्थ क्या है
यदि पावर 80% है, तो आपका परीक्षण लक्षित प्रभाव का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यदि वह प्रभाव वास्तव में मौजूद है, तो लगभग 80% मामलों में। कम पावर का मतलब है वास्तविक अंतरों को पहचानने में चूक होने की अधिक संभावना।
इससे शक्ति एक उन्नत विवरण के बजाय एक मूल योजना सेटिंग बन जाती है।
उच्च शक्ति के लिए अधिक नमूने की आवश्यकता क्यों होती है?
अधिक शक्ति का अर्थ है अधिक संवेदनशीलता, जिसके लिए आमतौर पर अधिक अवलोकन की आवश्यकता होती है। यह समझौता तब और भी स्पष्ट हो जाता है जब अपेक्षित प्रभाव कम होता है।
कई टीमें 80% को एक सामान्य मानक के रूप में उपयोग करती हैं क्योंकि यह सटीकता और व्यावहारिकता के बीच संतुलन बनाए रखता है।
योजना बनाने में इसका उपयोग कैसे करें
शक्ति का महत्व तभी सिद्ध होता है जब न्यूनतम पता लगाने योग्य प्रभाव भी साथ में हो। एक परीक्षण बड़े प्रभाव का पता लगाने के लिए अत्यधिक शक्तिशाली हो सकता है और छोटे प्रभाव का पता लगाने के लिए अपर्याप्त शक्तिशाली हो सकता है।
इसीलिए, लक्षित प्रभाव आकार के बिना शक्ति पर कभी चर्चा नहीं की जानी चाहिए।
सत्ता किस प्रकार वास्तविक प्रयोगों के निर्णयों को प्रभावित करती है?
शक्ति का महत्व इसलिए है क्योंकि अपर्याप्त शक्ति वाला परीक्षण सार्थक परिवर्तन होने के बावजूद भी कोई महत्वपूर्ण परिणाम नहीं दे पाता। इससे अक्सर टीमें गलत निष्कर्ष पर पहुंच जाती हैं कि कोई विचार कारगर नहीं हुआ।
शक्ति के बारे में सोचने से हितधारकों के साथ अपेक्षाएँ निर्धारित करने में भी मदद मिलती है। सीमित ट्रैफ़िक वाला परीक्षण करना उपयोगी हो सकता है, लेकिन सभी को यह समझना चाहिए कि यह किस आकार के प्रभाव का विश्वसनीय रूप से पता लगा सकता है और किस आकार के प्रभाव का पता नहीं लगा सकता है।
- वास्तविक प्रभाव को चूकने के जोखिम का आकलन करने के लिए शक्ति का उपयोग करें।
- शक्ति पर चर्चा एमडीई के साथ मिलकर करें, कभी भी अकेले नहीं।
- संवेदनशीलता और रनटाइम के बीच के तालमेल को स्पष्ट करें।
- महत्वहीन परिणामों को अंतर न होने के प्रमाण के रूप में मानने से बचें।