<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />これらの電力値をどのように解釈しますか?インターセプトはどのようにしてAPを持つことができますか
低い？
ご協力いただきありがとうございます、
ジョーH
こんにちは、ジョーHさん
モデル切片は、他のパラメータと同様、その推定に不確実性があります。切片を推定する統計的検出力は、「(切片が 0 とは異なる特定の値である母集団からサイズ n のランダムなサンプルが与えられた場合の) 確率は何か」という質問に答えます。 ) 切片の仮説検定により、観察されたサンプル統計量が 0 とは統計的に有意に異なることが示されると考えられます。
あなたが言及している調整された電力の計算は、回顧的特定の用語のパワー。つまり、次のような新しいサンプルが与えられたとします。同一観察された統計と等しいパラメータを持つ母集団から抽出された変動プロファイル。特定の用語が統計的に有意である確率はどれくらいですか。 遡及的な権限は慎重に解釈されるべきであり、将来的な権限と混同されないでください。 これを考慮してください: p 値が正確に p=0.05 であるパラメーターするだろう持っている回顧的検出力 = 0.50 (両側検定とアルファ = 0.05 を仮定)。 それは奇妙に思えた最初はわかりませんでしたが、対立仮説が真であると仮定して、観測されたサンプル値と等しい値で統計量の標本分布を描くと、対立仮説に基づいたこの標本分布の中心は、まさに帰無仮説を棄却する基準になります (これは定義上は当てはまります -- p 値 == アルファは、検討中のパラメータが拒否基準そのものと同じくらい 0 から離れていることを意味します)。 したがって、対立仮説に基づく標本分布の半分は棄却基準未満であり、半分は棄却基準を上回ります。したがって、対立仮説に基づく標本分布からのそのパラメータのランダム サンプルは、0.50 の確率で棄却基準を超えます。基準。
そこでの調整された電力の計算 (まだ遡及的な電力計算ですが) には、いくつかの追加事項が考慮されます。 以下は、計算を説明する JMP ヘルプのテキストです。
「AdjPower0.05は調整されたパワー価値。 この数値は、このテストが有意である確率の推定値です。 現在の研究からのサンプル値は、検出力の計算で通常使用されるパラメーター値の代わりに使用されます。 の調整された検出力の計算では、サンプル推定値を非中心パラメータの式に直接代入することで生じるバイアスが調整されます (Wright および O'Brien、1988)。
ヘルプからの注意事項:
」注意： LSV0.05、LSN、および AdjPower0.05 によって提供される結果は、予測電力解析には使用しないでください。 これらは将来の研究に内在する不確実性を反映していません。」
これがお役に立てば幸いです!
ジュリアン
