検出力解析ヘルプやあ、
パワー分析を理解する助けをいただけませんか?
私は 6 ペンの複製で 2 つの治療を受けています。 P 値 0.1、SEM= 0.011 を示した ANOVA を実行しました。 私は見つけるために助けてほしい:
- 現在のデータでは、ここで大きな違いを確認する必要がある2つのポイント間のlsdまたは最小差は何ですか?
- 2 つの平均値の間に有意な差があることを確認するには、あと何回の反復が必要ですか?
電力分析ウィンドウを見たので、次を選択すると思います。
べき乗で解く、LSV で解く、LSN とはどういう意味ですか? 検出力分析のために表に数字を入力する必要はありますか?それとも空白のままにできますか?
以下の分析では、必要な複製数が各処理で 14 であると仮定するのは正しいでしょうか?
そして、これら 2 つが現在の担当者レベルで有意であるためには、0.0365 の差を確認する必要がありますか?
前もって感謝します
アビー
Re: 電力分析のヘルプこんにちは、アビーさん
一元配置分析での検出力分析の解釈について詳しくは、次を参照してください。
https://www.jmp.com/support/help/14/power.shtml#864840
「LSV (最下位値) は、特定の p 値アルファを生成するパラメーターまたはパラメーターの関数の値です。 別の言い方をすれば、ある p 値のアルファで有意と宣言される効果がどれほど小さいかを知りたいということです。 LSV は、確率スケールではなく、パラメーターのスケールで有意性を測定する尺度を提供します。 これは、設計とデータの機密性を示しています。
LSN (最下位数) は、データが同じ形式である場合に、指定された p 値アルファを生成する観測の総数です。 LSN は、与えられたアルファ、シグマ、およびデルタの値 (有意水準、誤差の標準偏差、および効果サイズ）。 有意性を達成するためにさらにデータが必要な場合は、LSN を使用すると、さらに多くのデータを知ることができます。 LSN は、約 50% の検出力を生み出す観測値の総数です。
検出力は、グループ間に実際の差が存在する場合に有意 (p 値 < アルファ) になる確率です。 これは、サンプルサイズ、効果サイズ、誤差の標準偏差、および有意水準の関数です。 検出力は、実験が特定のアルファ レベルで差 (効果サイズ) を検出する可能性を示します。
注: 一方向レイアウトに 2 つのグループしかない場合、電力設備によって計算された LSV は、多重比較表に示されている最小有意差 (LSD) と同じです。
サンプル サイズと検出力の分析プラットフォームを参照することをお勧めします (JMP14 の場合: [DOE] > [設計診断] > [サンプル サイズと検出力])。
この結果は、真の差が 0.02902 以上であり、標準偏差が 0.031386 の場合に、50% の確率で有意差 (p<0.05) が見られる一元配置分析の検出力分析と一致し、合計で 21 個のサンプルが必要になります。 . 検出する差は、2 つのプラットフォームで定義が異なることに注意してください。Oneway では全体平均との差、Sample Size と Power ではグループ間の差です。
50% の電力では不十分な場合があります。 多くの場合、80% が必要な電力であり、39 個のサンプルが必要になります。
これは多くのように思えるかもしれませんが、グループ内の std dev が、検出したい違いのサイズと比較して大きいことを考慮する必要があります。
それが役立つことを願っています。
フィル
