ဖော်ပြချက်
G*Power- အဆုံးစွန်သော စာရင်းအင်းပါဝါ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း ကိရိယာ
အကယ်၍ သင်သည် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ပါဝါခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို တွက်ချက်ရန် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံသုံးကိရိယာကို ရှာဖွေနေပါက G*Power ထက် မပိုပါနှင့်။ ဤပညာရေးဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် လူမှုရေးနှင့်အပြုအမူဆိုင်ရာသိပ္ပံရှိ သုတေသီများနှင့် ကျောင်းသားများအား ၎င်းတို့၏လေ့လာမှုအတွက် လိုအပ်သောနမူနာအရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည့်အပြင် အကျိုးသက်ရောက်မှုအရွယ်အစားများကို တွက်ချက်ကာ ရလဒ်များကို ဂရပ်ဖစ်ဖြင့်ပြသရန် ကူညီပေးရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
G*Power ဖြင့် သင်သည် t စမ်းသပ်မှုများ၊ F စမ်းသပ်မှုများအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှုများအတွက် ပါဝါခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ စမ်းသပ်မှု 2 ခု၊ z စမ်းသပ်မှုများ နှင့် အချို့သော တိကျသော စမ်းသပ်မှုများ။ စိတ်ပညာ၊ လူမှုဗေဒ၊ ပညာရေး သို့မဟုတ် ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်အစုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလိုအပ်သော အခြားနယ်ပယ်တစ်ခုခုတွင် သုတေသနပြုလုပ်နေသည်ဖြစ်စေ - G*Power သည် သင့်အား လွှမ်းခြုံထားသည်။
အဓိကအင်္ဂါရပ်များ-
- ပြည့်စုံသောစာရင်းအင်းစစ်ဆေးမှုများ- သင့်လက်ချောင်းထိပ်တွင်ရရှိနိုင်သော G*Power ၏ ကျယ်ပြန့်သောစာရင်းအင်းစစ်ဆေးမှုများ - နမူနာတစ်ခုတည်း t-tests မှ ရှုပ်ထွေးသော ANOVA မော်ဒယ်များအထိ - သင့်သုတေသနလိုအပ်ချက်များနှင့် အကိုက်ညီဆုံးသော စာမေးပွဲကို အလွယ်တကူရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။
- User-Friendly Interface- ပင်ကိုယ်အင်တာဖေ့စ်သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ထဲသို့ ဒေတာအစုံနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို ထည့်သွင်းရန် လွယ်ကူစေသည်။ ဤကိရိယာကို ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုရန် သင်သည် စာရင်းဇယား သို့မဟုတ် ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများနှင့် ပတ်သက်၍ မည်သည့်အတွေ့အကြုံမှ မလိုအပ်ပါ။
- စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော ဆက်တင်များ- အယ်လ်ဖာအဆင့် (အရေးပါမှုအဆင့်)၊ ပါဝါအဆင့် (1-ဘီတာ)၊ အကျိုးသက်ရောက်မှု အရွယ်အစား တွက်ချက်နည်း (Cohen's d သို့မဟုတ် Hedges' g)၊ စမ်းသပ်မှု အမျိုးအစား (အမြီးတစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် နှစ်မြီးပါသည့် အဆင့်ကဲ့သို့သော ဆက်တင်များကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ) စသည်တို့ကို သင့်သတ်မှတ်ထားသော လိုအပ်ချက်များအတိုင်း။
- ဂရပ်ဖစ်အထွက်-- သင့်ဒေတာအစုံ(များ)ရှိ G*Power ၏ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ ပါဝါခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်ပြီးသည်နှင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲသည် နားလည်ရလွယ်ကူသောဖော်မတ်ဖြင့် ရလဒ်များကိုပြသသည့် ဂရပ်ဖစ်အထွက်ကိုထုတ်ပေးသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် အသုံးပြုသူများအား ဒေတာမစုဆောင်းမီ ၎င်းတို့၏ လေ့လာမှုဒီဇိုင်းအပေါ် မည်ကဲ့သို့ ကွဲပြားသောအချက်များ အကျိုးသက်ရောက်ပုံကို မြင်ယောင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
အကျိုးကျေးဇူးများ
- အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို သက်သာစေသည်- အရေးကြီးသောအဆင့်များနှင့် လိုချင်သော ပါဝါအဆင့်များကဲ့သို့ အသုံးပြုသူသတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များကို အခြေခံ၍ လေ့လာမှုအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးအတွက် နမူနာအရွယ်အစားများကို သတ်မှတ်ရာတွင် ပါဝင်သော ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများကို အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ သုတေသီများသည် ဤကိရိယာကိုအသုံးပြုသည့်အခါတိုင်း တိကျသောရလဒ်များရရှိစေရန်အတွက် အချိန်နှင့်အားစိုက်ထုတ်မှုကို သက်သာစေပါသည်။
- တိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုးမြှင့်ပေးသည်- စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများက ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ၎င်း၏အဆင့်မြင့် algorithms များဖြင့်၊ G*Power သည် အသုံးပြုသူသတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များကို အခြေခံ၍ လိုအပ်သော လေ့လာမှုအမျိုးအစားများအတွက် လိုအပ်သော နမူနာအရွယ်အစားများကို တွက်ချက်ရာတွင် မြင့်မားသောတိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေပါသည်။ ထို့ကြောင့် သုတေသီများကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်သော တွက်ချက်မှုများတွင် မှားယွင်းသောယူဆချက်များကြောင့် ၎င်းတို့ ရည်ရွယ်ထားသော ပန်းတိုင်များမှ လွဲမှားသွားစေမည့် သုတေသီများကိုယ်တိုင် တွက်ချက်မှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော အမှားများကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့အစား ၎င်းတို့၏ ရည်မှန်းချက်များ အောင်မြင်ရန် လမ်းမှားကို ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။
G*Power အသုံးပြုခြင်းမှ မည်သူက အကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်သနည်း။
G*power သည် စာရင်းအင်းပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ သုတေသနပြုလုပ်သူတိုင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏သင်တန်းအလုပ်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့် empirical သုတေသနပရောဂျက်များကိုလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သော စိတ်ပညာ သို့မဟုတ် လူမှုဗေဒကဲ့သို့သော လူမှုရေးသိပ္ပံဘာသာရပ်များတွင် ဒီဂရီကိုလိုက်စားနေသည့်ကျောင်းသားများအတွက် အထူးအသုံးဝင်သည်။ ရန်ပုံငွေထောက်ပံ့ထားသော ပရောဂျက်များတွင် လုပ်ဆောင်နေသော သုတေသီများသည် ဘတ်ဂျက်ကန့်သတ်ချက်များ စသည်တို့ကြောင့် ၎င်းတို့အပေါ် ချမှတ်ထားသော ကန့်သတ်ချုပ်ချယ်မှုများအတွင်း သိသာထင်ရှားသောသက်ရောက်မှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ခြေကို တိုးမြှင့်စေပြီး လေ့လာမှုဆိုင်ရာ ဒီဇိုင်းများကို ကုန်ကျစရိတ်နည်းပါးအောင် လျှော့ချခြင်းဖြင့် လေ့လာမှု ဒီဇိုင်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ကူညီပေးသောကြောင့် ဤဆော့ဖ်ဝဲသည် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သည်ကို တွေ့ရှိမည်ဖြစ်ပါသည်။ ယနေ့ရရှိနိုင်သော ဤကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးမပြုဘဲ သမားရိုးကျ နည်းလမ်းများ တစ်ခုတည်းဖြင့် အောင်မြင်မှု အခွင့်အလမ်းများထက် သိသိသာသာ မြင့်မားပါသည်။
နိဂုံး-
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ G*power သည် အသုံးပြုသူသတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များကဲ့သို့ အဓိပ္ပာယ်အဆင့်များနှင့် လိုချင်သော ပါဝါအဆင့်များကဲ့သို့သော လေ့လာမှုအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးအတွက် လိုအပ်သော နမူနာအရွယ်အစားများကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ပါဝင်သော ရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုများကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသည့် မရှိမဖြစ်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် သုတေသီများကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်သော တွက်ချက်မှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့ ရည်ရွယ်ထားသော ပန်းတိုင်များမှ လွဲမှားသွားစေမည့် မှားယွင်းသော ယူဆချက်များကြောင့် ၎င်းတို့အစား ရည်မှန်းချက်များ အောင်မြင်ရန် လမ်းမှားကို ဦးတည်စေပါသည်။ ဒါကြောင့် သင်ဟာ ပင်ပန်းတဲ့သင်္ချာအလုပ်တွေကို နာရီပေါင်းများစွာ အချိန်မကုန်ဘဲ အချိန်တိုင်း တိကျမှန်ကန်တဲ့ရလဒ်ကို လိုချင်ရင် ဒီနေ့ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ အံ့သြဖွယ်ထုတ်ကုန်ကို စမ်းသုံးကြည့်လိုက်ပါ။
Full spec
| ထုတ်ဝေသူ | Department of Psychology |
| ထုတ်ဝေသူ site | http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/who-we-are |
| ဖြန့်ချိသည့်ရက် | 2020-04-08 |
| ရက်စွဲထပ်ထည့်သည် | 2020-04-08 |
| အမျိုးအစား | ပညာရေးဆိုင်ရာ software ကို |
| အမျိုးအစားခွဲ | သိပ္ပံဆော့ဝဲ |
| ဗားရှင်း | 3.1.9.7 |
| Os လိုအပ်ချက်များ | Windows 10, Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| လိုအပ်ချက်များ | None |
| စျေးနှုန်း | Free |
| တစ်ပတ်လျှင်ကူးယူမှုများ | 769 |
| စုစုပေါင်း downloads | 193238 |
Comments: