<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Comment interprétez-vous ces valeurs de puissance ?Comment une interception peut-elle avoir un impact
fleur ?
Merci pour votre aide,
JoeH
Salut JoeH,
L'ordonnée à l'origine du modèle, comme tout paramètre, comporte une incertitude dans son estimation - la puissance statistique dans l'estimation de l'ordonnée à l'origine répond à la question "quelle est la probabilité (étant donné un échantillon aléatoire de taille n issu d'une population dans laquelle l'ordonnée à l'origine est une valeur particulière différente de 0". ) que le test d'hypothèse sur l'interception montrerait que la statistique de l'échantillon observé est statistiquement significativement différente de 0."
Les calculs de puissance ajustés auxquels vous faites référence sont les estimations de rétrospective pouvoir pour un mandat donné ; c'est-à-dire, étant donné un nouvel échantillon avec un identique profil de variabilité tiré d'une population avec des paramètres égaux aux statistiques observées, quelle est la probabilité qu'un terme particulier soit statistiquement significatif. Le pouvoir rétrospectif doit être interprété avec prudence et ne pas être confondu avec le pouvoir prospectif. Considérez ceci : un paramètre avec une valeur p d'exactement p=0,05 serait avoir rétrospective puissance = 0,50 (en supposant un test bilatéral et alpha = 0,05). Cela semblait étrange à moi au début, mais si vous dessinez la distribution d'échantillonnage de la statistique étant donné que l'hypothèse alternative est vraie avec une valeur égale à la valeur d'échantillon observée, le centre de cette distribution d'échantillonnage sous l'alternative est exactement au critère de rejet de l'hypothèse nulle ( ce qui est vrai dans la définition - une valeur p == alpha signifie que le paramètre considéré est exactement aussi loin de 0 que le critère de rejet lui-même). Ainsi, la moitié de la distribution d'échantillonnage sous l'hypothèse alternative est inférieure au critère de rejet, et l'autre moitié est supérieure au critère de rejet. Ainsi, un échantillon aléatoire de ce paramètre issu de la distribution d'échantillonnage sous l'hypothèse alternative a une probabilité de 0,50 de dépasser le critère de rejet. critère.
Le calcul de la puissance ajustée (bien qu'il s'agisse toujours d'un calcul de puissance rétrospectif) prend en compte quelques éléments supplémentaires. Voici le texte de l'aide de JMP expliquant le calcul :
"AdjPower0.05 est le puissance ajustée valeur. Ce nombre est une estimation de la probabilité que ce test soit significatif. Les exemples de valeurs de l'étude actuelle remplacent les valeurs des paramètres généralement utilisées dans un calcul de puissance. Le ajusté Le calcul de la puissance s'ajuste au biais résultant de la substitution directe des estimations de l'échantillon dans la formule du paramètre de non-centralité (Wright et O'Brien, 1988)."
et la mise en garde de l'aide :
" Prudence: Les résultats fournis par LSV0.05, LSN et AdjPower0.05 ne doivent pas être utilisés dans une analyse de puissance prospective. Ils ne reflètent pas l’incertitude inhérente à une étude future. »
J'espère que ça aide!
julien
