 So how we calculate sample size. कितना सामपल बड़ा हमें लेना चाई? fish किषीवरे सर्च कि अंगडा legislature. कितना काफी हुगडा usually sample size को सलिक्त कने किल्गे तीन प्रा मीटर जोतएं कि अपने कितना सामपल लेना है।सके अभारा हमारा एक effect size होतै यह पाभर of the test इल्पा लेवल होता है, the sample size is necessary to achieve a given level of power can be calculated by setting the value of 1 minus beta. एक रूल अप ताम ज़ासे हम केतें नागे 95% confidence in trouble हम लेतें, mostly. तो 99 भी ले सकतें, 99.9 भी ले सकतें, it's up to the researcher how much margin of error he or she wants to leave. उन लेवल ताम के हम केतें, 80% power or 20% beta को सेट करतें हम, that is, beta will be 20 and power will be 1 minus 20, which will be equal to 80. तो power से अगर हम जब देटमन करतें कि हम इतनी power कि अपर, that is, we put a margin of type 2 error, उसको देक हम calculate कर सकतें कि हम ने sample size कितना लेना? Normally, we have alpha level of point 05 and power 0.8 and moderate effect size. Effect size की तीसरी बड़ी अपर मेशन, effect size क्या होता है? Effect size का मतलब है के strength and magnitude of the effect or magnitude of the difference. तो से मैं अभी बात की कि फर्स करें, boys or girls में activity level पें को खास फरक नहीं है, बहुती small points का फरक है. लेकिन स्तिल आप उसको sample size बड़ा कर के detect का सकतें, right? लेकिन अगर हमारा बहुत हुँझ effect size हो, i.e. they are so different and they are so apparent in the population, के even if you take a small sample, you will detect it and you will make a right to see it. तो effect size नोरमली हो हम research से determine करतें, हमारी previous जिस थीसस करतें, तो हम जुली केतें कि आप तरेटिकल फ्रेमवोग बनातें, प्रीविस लिट्रेचा देखतें, और आप देखतें कि कोई भी दो वेरियबाज में पिछली रिसर्च क्या सपोट करती है, कि हमारा strong relationship है, या फिर वो weak relationship है, तो अगर पिछली रिसर्च हमें ना भी गाएट करे, फिर भी अगर आप रूल of thumb के चलना चाहें, तो हम usualy moderate effect size उसके नदर अखने है. So effect size, alpha level and power. Power is 1-beta, यहने कितने परसंट आपने probability of type 2 error को रखना है. So using power to calculate the necessary sample size is the more common and more useful thing. So out of 3, हम मेंने पावर के अप जाएखे अपना sample size क्याएट क्याट करते है. वो मैंने बताया है कि रूल of thumb के तैद, 0.8 हम उसकी पावर रखने है. The actual computation are very complicated, sample size निकालने कि देर आर फर्मिलास. And there is, बकागाडा तोर भे पुरास को खुछ से आपको manually calculate करना परते है. जे साम ने का, SPS से समारे लिजन्गी आसान कर देता है. इसी तना हमारे पास सोफ़ेज है. जिसकी मदस से अगर हम ये तीनो information plug-in करे. A software will do work for us and will tell us कि राफली हमें कितना बडा सामपल लेना जाएगे. One such software is G-Power, which is very simple, which is very easy to use. G-Power is a free-to-use software or a general power analysis program, which is meant for determining the sample size and analyzing power in research studies. G-Power, you are freely available at, type, google, download and run it. So calculating sample size in G-Power to do this, you need hypothesis. और हमने तेस्टिंग हीपोटिसिस में भी और हमने, estimation of the population parameter में बताया कि हमेंचा हम अपने हीपोटिसिस, पहले स्टेप इस्टेट करते हैं, हम दिस्टिविशन द्रोग करते हैं, हम क्रितिकल रीजन को अडिन्टीपाए करते हैं, और वो बिल्कुल पावर अनालिसिस को युस करते है, आपके लिए सामपर साइस क्यल्पूलिट करते हैं, इसके अंदर आपने जो एंपोमेशन देनी हैं, बैसिकल, यह आपके सामने में तेवल दिया है, this is exactly, I copied from the G-Power software, अपका अब वो गilya सामपर सामपर सामपर सामपर, This is the information of your test family, like I have told you, which test you have ran, then what is the analysis proposed, आब यहांप्याब आपके अपकी अपकी अपके अपकी अपकी रीजन instructed, अपकी अपकी अपकी अपकी रीजन करते है, आपकी अपकी ठोगते कै, लेएई तो आयेंगे लिएख दीः moist point eight यहांपे देंगें यहांगेई and then you will ask the G Power to calculate the sample size for you and it will throw you the number on medium effect size given the power point eight and given alpha point zero five this is the number of subjects for samples you should take