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Stichprobenumfang und Trennschärfe zum Testen von Standardabweichungen

Ich frage mich, warum der Stichprobenumfangs- und Power-Rechner keine Option zum Schätzen des Stichprobenumfangs für den Test der Standardabweichungen bietet zwei Bevölkerungen. Ich kann grafische Methoden in Anhängen einiger Statistik-Lehrbücher finden, aber sie müssen aus irgendwelchen Berechnungen stammen. Wie schätze ich eine Stichprobengröße, um Standardabweichungen mit einem bestimmten Verhältnis mit einer bestimmten Trennschärfe zu unterscheiden? Mir ist klar, dass die Lösung des Problems numerisch sein muss, aber es sollte doch existieren, oder?

Betreff: Stichprobengröße und Trennschärfe zum Testen von Standardabweichungen

Antwort auf die erste Frage: Ich arbeite daran, dass es in beide Richtungen funktioniert, um Ihnen und allen anderen zu helfen, die das Skript verwenden könnten, aber es hat keine hohe Priorität, da Sie einfach und schnell eine Antwort erhalten können, wenn es nur in eine Richtung funktioniert.

Antwort auf die zweite Frage: Ich bin Mitarbeiter, arbeite aber bei SAS Education als JMP-Ausbilder. Es liegt an JMP Development, zu entscheiden, ob es in das Produkt implementiert werden soll. Mit einem Skript oder Add-In zur Erledigung der Arbeit hat dies natürlich auch für sie eine geringere Priorität.

Sei geduldig.

Betreff: Stichprobengröße und Trennschärfe zum Testen von Standardabweichungen

Wirklich toll. Vielen Dank.

 

Der Satz "es funktioniert derzeit nur in eine Richtung" deutet darauf hin, dass ein Update kommt, mit dem auch die Größe der Stichprobe von der Leistung geschätzt werden kann?

 

Ich sehe, Sie sind "Mitarbeiter". Gibt es einen Grund, diese Funktionalität nicht in den Sample-Size-Leistungsrechner zu implementieren, damit alle Benutzer ihn genießen können?

Betreff: Stichprobengröße und Trennschärfe zum Testen von Standardabweichungen

Ich dachte, ich hätte es angehängt. Das tut mir leid. Auch hier funktioniert es derzeit nur in eine Richtung. Geben Sie eine Kandidatengröße ein und lassen Sie die Leistung fehlen, und klicken Sie dann auf Weiter. Ich hoffe, dass es in die andere Richtung funktioniert, aber im Moment können Sie nützliche Informationen so erhalten, wie sie sind.

 

Bearbeiten: VERWENDEN SIE DIESES SKRIPT NICHT. Ich habe es aus dem Beitrag entfernt. Es berechnet die Leistung für den unteren einseitigen Test nicht korrekt. Ich habe den Fehler korrigiert und die Schätzung der Stichprobengröße abgeschlossen, sodass es jetzt in beide Richtungen funktioniert. Sehen Sie sich das neue angehängte Add-In an.

Betreff: Stichprobengröße und Trennschärfe zum Testen von Standardabweichungen

Ich glaube, meine Frage bestand aus zwei Teilen:

1. Kann ich das Feature irgendwo finden? Die kurze Antwort lautet anscheinend nein, aber es gibt Möglichkeiten, dies zu umgehen.
2. Warum finde ich dieses Feature nirgendwo? Es scheint eine eigentümliche Auslassung zu sein. Ich kann die Antwort auch nirgendwo in der Literatur finden. Bin ich wirklich derjenige, der vielleicht ein einfaches Experiment entwerfen möchte, um die Varianzen zweier Populationen zu unterscheiden?

Betreff: Stichprobengröße und Trennschärfe zum Testen von StandardabweichungenHallo Mark
Das klingt großartig. Sie sagen, dass Sie an dem Skript arbeiten, aber Sie schreiben auch "Öffnen und führen Sie das Skript aus.". Hätte ich es bekommen sollen? Ich sehe es nirgendwo.
BR
Jesper

Betreff: Stichprobengröße und Trennschärfe zum Testen von Standardabweichungen

Leider habe ich kein JMP Pro, daher steht mir die Sumulate-Funktion nicht zur Verfügung.

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Ich arbeite an einem Taschenrechner für Sie. Es ahmt das Verhalten der Stichprobengröße und Power Rechner, die über das JMP DOE-Menü verfügbar sind. Sie können den Stichprobenumfang angeben und die Trennschärfe berechnen. Du kannst noch nicht in die andere Richtung gehen. (Es ist noch nicht fertig gekocht. Wenn Sie es versuchen, brechen Sie es.) Es erlaubt Ihnen, a zu wählen zweiseitige Prüfung , unterer einseitiger Test , oder oberen einseitigen Test . Es wird davon ausgegangen, dass Sie ein ausgewogenes oder nahezu ausgewogenes Design wünschen. Das heißt, wenn Sie 50 als Stichprobengröße eingeben, wird davon ausgegangen, dass Sie eine Stichprobe von 25 aus jeder Grundgesamtheit erhalten.

Übrigens stimmen die empirische Leistungsberechnung, die über die Simulationsfunktion von JMP Pro 13 verfügbar ist und die ich in meiner vorherigen Antwort erwähnt habe, und diese exakte Berechnung in geschlossener Form sehr gut überein. (Aber wir haben nicht immer ein geschlossenes Formular, auf das wir zurückgreifen können – lieben Sie die neue Simulationsfunktion!)

Öffnen Sie das Skript und führen Sie es aus. Sie müssen das Alpha-Signifikanzniveau Ihres Tests und die Alternativhypothese als Standardabweichung für Grundgesamtheit 1 und 2 eingeben. (Grundgesamtheit 1 ist der Zähler Ihres F-Tests.) Geben Sie dann den Kandidaten für Ihren Stichprobenumfang ein und klicken Sie auf Weiter. Sehr schnelle Möglichkeit, die Leistung mit unterschiedlichen Stichprobenumfängen zu bewerten.

Betreff: Stichprobengröße und Trennschärfe zum Testen von Standardabweichungen

Ich wundere mich auch über vieles.

Wenn Sie haben JMP Pro 13 , können Sie möglicherweise die neue verwenden Simulieren Funktion zur Beurteilung der Power und zur Bestimmung geeigneter Stichprobenumfänge. Ich habe gerade bestätigt, dass diese Methode gut funktioniert. Falls Sie damit nicht vertraut sind, versuchen Sie Folgendes:

1. Erstellen Sie eine Datentabelle mit einer Spalte für Ihre Gruppierungsvariable. ich nannte es Gruppe . Ich habe das anfängliche Dialogfeld "Spalteninfo" (oder "Neue Spalte") verwendet, um die Anfangswerte auf eine Sequenz von 50 Wiederholungen (Zeilen) von 1 bis 2 in Schritten von 1 festzulegen. Jede Gruppe hat also eine Stichprobengröße von 25.
2. Erstellen Sie eine weitere Spalte für die Antwort. Ich habe einen namens erstellt Y .
3. Erstellen Sie eine dritte Spalte für die Monte-Carlo-Simulation. Ich habe einen namens erstellt Y-Formel . Meine Formel für Ihren Zweck war Random Normal() * Choose( Gruppe, 2, 3) . Diese Formel besagt, dass Population 1 eine Standardabweichung von 2 und die andere Population eine Standardabweichung von 3 hat. Ersetzen Sie die Werte von 2 und 3 durch solche, die für Ihren alternativen Hypothesentest sinnvoll sind.
4. Führen Sie eine Analyse durch (beachten Sie, dass die Namen die sind, die ich oben verwendet habe).
   1. Auswählen Analysieren > Y nach X anpassen .
   2. Auswählen Y und klicken Y .
   3. Auswählen Gruppe und klicken X .
   4. Klicken OK .
   5. Klicken Sie auf das rote Dreieck und wählen Sie aus Ungleiche Varianzen . Dies ist der Test, den Sie verwenden werden.
   6. Klicken Sie nun mit der rechten Maustaste auf die p -Wert-Spalte und wählen Sie aus Simulieren .
   7. Auswählen Y zum Austausch u Y-Formel für die Simulation.
   8. Geben Sie eine größere Zahl für die Anzahl der Simulationen ein, wenn Sie eine genauere Antwort benötigen (schmalere Konfidenzintervalle).
   9. Klicken gehen .
   10. Es dauert eine Weile, bis alle 2500 (Standard) Simulationen abgeschlossen sind.
   11. Klicken Sie auf das grüne Dreieck neben Power-Tabellenskript.
   12. Überprüfen Sie die Informationen für die F-Verhältnis .

Es ist unwahrscheinlich, dass die anfängliche Schätzung einer Stichprobengröße Ihnen die gewünschte Aussagekraft verleiht. Sie können einen anderen Stichprobenumfang auswerten, indem Sie einfach die Zeilen mit Gruppe = 1 oder 2 ändern und die Simulation wiederholen. Verdoppeln Sie beispielsweise die Anzahl der Zeilen, um die Verbesserung der Trennschärfe bei einer Verdoppelung der Stichprobengröße zu sehen. (Tipp: Wenn jetzt Spalten oder Zeilen ausgewählt sind, drücken Sie STRG-C und dann STRG+V)

Wie funktioniert diese Methode für Sie?