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Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-types

Je me demande pourquoi le calculateur de taille et de puissance d'échantillon n'a pas la possibilité d'estimer la taille de l'échantillon pour le test des écarts-types pour deux populations. Je peux trouver des méthodes graphiques dans les annexes de certains manuels de statistiques, mais elles doivent provenir de certains calculs. Comment estimer une taille d'échantillon pour distinguer les écarts-types avec un certain rapport avec une certaine puissance ? Je me rends compte que la solution au problème doit être numérique, mais elle devrait toujours exister, n'est-ce pas ?

Re : Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-types

Réponse à la première question : je travaille à le faire fonctionner dans les deux sens pour vous aider, vous et toute autre personne susceptible d'utiliser le script, mais ce n'est pas une priorité élevée car vous pouvez obtenir une réponse facilement et rapidement en travaillant dans un seul sens.

Réponse à la deuxième question : Je suis membre du personnel mais je travaille chez SAS Education en tant qu'instructeur JMP. Il appartient à JMP Development de décider si elle doit être implémentée dans le produit. Bien sûr, avec un script ou un complément pour faire le travail, c'est aussi une priorité moindre pour eux.

Être patient.

Re : Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-types

Vraiment génial. Merci.

 

La phrase "cela ne fonctionne actuellement que dans une seule direction" suggère qu'une mise à jour est à venir qui fonctionnera également pour estimer la taille de l'échantillon à partir de la puissance ?

 

Je vois que vous êtes "personnel". Une raison de ne pas implémenter cette fonctionnalité dans la taille de l'échantillon, une calculatrice de puissance pour que tous les utilisateurs puissent en profiter ?

Re : Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-types

Je pensais l'avoir attaché. Désolé pour ça. Encore une fois, cela ne fonctionne actuellement que dans une seule direction. Entrez une taille candidate et laissez la puissance manquante, puis cliquez sur Continuer. J'espère que cela fonctionnera dans l'autre sens, mais pour l'instant, vous pouvez obtenir des informations utiles telles quelles.

 

Edit : N'UTILISEZ PAS CE SCRIPT. Je l'ai retiré du poste. Il ne calcule pas correctement la puissance pour le test unilatéral inférieur. J'ai corrigé l'erreur et terminé l'estimation de la taille de l'échantillon, donc maintenant cela fonctionne dans les deux sens. Voir le nouveau complément ci-joint.

Re : Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-types

Je suppose que ma question comportait deux parties :

1. Puis-je trouver la fonctionnalité quelque part ? La réponse courte est apparemment non, mais il existe des moyens de contourner ce problème.
2. Pourquoi ne puis-je trouver cette fonctionnalité nulle part ? Cela ressemble à une omission particulière. Je ne trouve pas non plus la réponse nulle part dans la littérature. Suis-je vraiment celui qui pourrait vouloir concevoir une expérience simple pour distinguer les variances de deux populations ?

Re : Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-typesSalut Mark
Cela sonne bien. Vous dites que vous travaillez sur le script, mais vous écrivez également "Ouvrir et exécuter le script.". Dois-je l'avoir reçu? Je ne le vois nulle part.
BR
Jesper

Re : Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-types

Malheureusement, je n'ai pas JMP Pro, donc la fonction Sumulate n'est pas disponible pour moi.

Re : Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-types

Je travaille sur une calculatrice pour vous. Il reproduit le comportement du Taille et puissance de l'échantillon calculatrices disponibles via le menu JMP DOE. Vous pouvez spécifier la taille de l'échantillon et calculer la puissance. Vous ne pouvez pas encore aller dans l'autre sens. (Ce n'est pas encore tout à fait cuit. Si vous l'essayez, vous le cassez.) Il vous permet de choisir un test bilatéral , test unilatéral inférieur , ou test unilatéral supérieur . Il suppose que vous voulez une conception équilibrée ou presque équilibrée. Autrement dit, si vous entrez 50 pour une taille d'échantillon, cela suppose que vous obtiendrez un échantillon de 25 pour chaque population.

Soit dit en passant, le calcul de puissance empirique disponible via la fonction JMP Pro 13 Simulate que j'ai mentionnée dans ma réponse précédente et ce calcul exact sous forme fermée concordent très bien. (Mais nous n'avons pas toujours un formulaire fermé sur lequel nous appuyer - j'adore la nouvelle fonctionnalité Simuler !)

Ouvrez et exécutez le script. Vous devez entrer le niveau de signification alpha de votre test et l'hypothèse alternative comme écart type pour les populations 1 et 2. (La population 1 est le numérateur de votre test F.) Entrez ensuite le candidat pour la taille de votre échantillon et cliquez sur Continuer. Moyen très rapide d'évaluer la puissance avec différentes tailles d'échantillons.

Re : Taille et puissance de l'échantillon pour tester les écarts-types

Je m'interroge aussi sur beaucoup de choses.

Si tu as JMPPro 13 , vous pourrez peut-être utiliser le nouveau Simuler fonction pour évaluer la puissance et déterminer les tailles d'échantillon appropriées. Je viens de confirmer que cette méthode fonctionne bien. Au cas où vous ne le connaîtriez pas, essayez ce qui suit :

1. Créez une table de données avec une colonne pour votre variable de regroupement. je l'ai appelé Groupe . J'ai utilisé la boîte de dialogue initiale Information sur la colonne (ou Nouvelle colonne) pour définir les valeurs initiales sur une séquence de 50 répliques (lignes) de 1 à 2 par pas de 1. Ainsi, chaque groupe a une taille d'échantillon de 25.
2. Créez une autre colonne pour la réponse. j'en ai créé un qui s'appelle Oui .
3. Créez une troisième colonne pour la simulation de Monte Carlo. j'en ai créé un qui s'appelle Formule Y . Ma formule pour votre but était Aléatoire Normal() * Choisir( Groupe, 2, 3) . Cette formule indique que la population 1 a un écart type de 2 et l'autre population a un écart-type de 3. Remplacez les valeurs de 2 et 3 par celles qui ont du sens pour votre test d'hypothèse alternative.
4. Effectuez une analyse (notez que les noms sont ceux que j'ai utilisés ci-dessus).
   1. Sélectionner Analyser > Ajuster Y par X .
   2. Sélectionner Oui et cliquez Oui .
   3. Sélectionner Groupe et cliquez X .
   4. Cliquez sur D'ACCORD .
   5. Cliquez sur le triangle rouge et sélectionnez Écarts inégaux . C'est le test que vous utiliserez.
   6. Maintenant, faites un clic droit sur le p -colonne de valeur et sélectionnez Simuler .
   7. Sélectionner Oui pour remplacement et Formule Y pour la simulation.
   8. Entrez un nombre plus grand pour la quantité de simulations si vous avez besoin d'une réponse plus précise (intervalles de confiance plus étroits).
   9. Cliquez sur Aller .
   10. Il faut un peu de temps pour terminer les 2500 simulations (par défaut).
   11. Cliquez sur le triangle vert à côté de Script de table de puissance.
   12. Examinez les informations pour le Rapport F .

Il est peu probable que l'estimation initiale d'une taille d'échantillon vous donne la puissance souhaitée. Vous pouvez évaluer une autre taille d'échantillon en changeant simplement les lignes avec Groupe = 1 ou 2 et en répétant la simulation. Par exemple, doublez le nombre de lignes pour voir l'amélioration de la puissance pour doubler la taille de l'échantillon. (Astuce : maintenant que les colonnes ou les lignes sont sélectionnées, appuyez sur CTRL-C puis sur CTRL+V)

Comment cette méthode fonctionne-t-elle pour vous ?