k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 함을 의미합니까?안녕하세요 여러분.
나는 DOE에서 k 평균 표본 크기 추정기를 사용하고 있습니다 | 표본 크기 및 검정력.
이 기능을 사용하여 제출하는 수단이 효과적으로 사용하려면 정규 분포 데이터 세트에서 가져와야 합니까? JMP의 k는 최대 10개의 그룹만 제출할 수 있고 일부 데이터 세트에는 그 이상이 있기 때문에 특히 그렇지 않다고 생각합니다. 표준 개발을 설정하는 계산 후).
미리 감사드립니다.Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?안녕, 모두. 대화에 뛰어들어서 죄송합니다.
이게 듣보잡...
Twoolman은 여러 외과의사를 대표하는 보험 회사의 데이터를 가지고 있지만 외과의사가 수행할 수 있는 모든 수술을 대표하지는 않을 수 있습니다. 보험사가 보장하는 수술을 기반으로 보험 회사에서 일부 수술만 제공합니다.
그래서 관찰 횟수가 정해져 있는 것처럼 들리고, 관찰 횟수가 너무 적다는 이유로 특정 의사를 배제하는 방법으로 k-means power 계산을 사용할 수 있는지 여부를 Twoolman이 묻는 것처럼 들립니다.
일반적으로 나는 아마도 이것을하지 않을 것입니다. 검정력 계산은 관찰할 특정 델타에 대한 계획된 실험을 위한 것입니다. 이 델타가 작아지면(또는 변동성이 증가하면) 그룹당 더 많은 샘플이 필요하고 반대 시나리오에서는 더 적습니다. 앞으로는 계산 기준에 맞게 최대한 많은 수술을 받도록 노력할 것입니다. 그러나 이미 "실험"이 완료된 상태이므로 관찰을 있는 그대로 받아들이고 있습니다. 나는 수술 횟수가 적은 외과의사를 다른 외과 의사와 상당히 다를 수 있다고 배제하지 않을 것입니다. 외과의사.
그러나 여기서 주의해야 합니다. 비교(환자가 분석된 외과의사 세트에 무작위로 도착한다고 가정)는 외과의사 간의 통계적 차이를 식별할 수 있지만 다음 질문은... 이러한 차이가 임상적으로 의미가 있습니까? 이것은 종종 많은 종점에 대한 도전입니다. 그룹 간의 통계적 차이를 식별할 수 있지만 발견한 차이가 실제적으로 중요한지 여부는 모릅니다.
Mark는 이러한 데이터가 관찰용이므로 외과의사 간의 비교로는 설명할 수 없는 추가 요소가 많이 있을 수 있다고 지적합니다. 여기에는 모델의 공변량 또는 성향 점수 사용이 포함될 수 있습니다. JMP에 성향 점수에 대한 기능이 있는지 확실하지 않지만 SAS에는 두 가지 새로운 절차가 설명되어 있습니다. 여기 .
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?고마워요, 마크. 그것은 매우 도움이 되었습니다.
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?편향은 유익한 데이터의 누락과 관련이 있습니다. 추정치가 누락의 성격(예: 네트워크 제휴)과 독립적이거나 조건부입니까? 견적은 보험 네트워크 가입 상태와 무관합니까? 생략된 관측치가 정보가 아닌 경우 추정치는 편향되지 않습니다. 이 문제는 분석 및 인구 정의에 대한 귀하의 질문과 관련이 있습니다. 따라서 범위에 하나의 보험 네트워크만 포함되고 추정 및 추론이 다른 보험 네트워크에 적용되지 않는 경우 편향에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
표본 크기는 추정치의 표준 오차를 결정합니다. 추정치는 모집단 매개변수, 모델 매개변수 또는 미래 응답(점수)일 수 있습니다. 더 작은 그룹은 더 큰 표준 오류(신뢰, 예측 또는 공차 구간)를 나타냅니다.
편향과 분산은 추정치의 별도 속성이지만 전체 정확도를 높이기 위해 일부(편향의 작은 증가)를 다른 쪽의 이익(분산의 큰 감소)으로 바꾸는 경우가 있습니다.
임의의 표본 크기 기준에 기초한 일부 그룹의 누락이 어떻게 편향을 가져올지 모르겠습니다. (위에서 말했듯이 누락에 대한 일부 규칙은 추정치를 편향시킬 수 있습니다.) 그러한 누락이 증거의 양을 감소시키고 반드시 추정치의 간격의 폭을 증가시킨다는 것을 압니다. 귀하의 점수는 덜 정확할 것입니다.
이러한 의견은 매우 일반적이며 데이터 식별 및 수집에 국한됩니다. (그래도 덜 중요하지는 않습니다.) 분석 방법에 따라서도 많이 달라집니다.
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?고마워, 마크. 귀하의 의견은 매우 유용하고 감사합니다.
외과의사당 수술 횟수를 최소화하는 것과 관련하여 우려하는 점은 재입원률, 수술 부위 재감염률 등과 같은 성과 지표를 기반으로 외과의사에게 점수를 매기는 것입니다. 우리는 점수 분석을 수행할 때 공정하고 편향되지 않기를 원합니다. 데이터 세트의 네트워크 제휴를 기반으로 하여 외과의사 X의 수술은 100%이지만 외과의사 Y의 수술은 25%만 있을 수 있습니다. 이 경우 점수 결과가 편향됩니까? 위의 성능 메트릭은 우리가 가지고 있는 관찰을 기반으로 한 모든 평균입니다.
감사!
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?나는 의미론에 기반한 충돌을 시작하지 않고 돕기 위해 노력하고 있지만 귀하의 분석은 여전히 관찰 데이터를 기반으로 합니다. 분석에 포함된 외과의가 특정 보험 네트워크와의 제휴 여부에 달려 있다는 사실은 인구의 정의 및 데이터에서 추론의 한계와 관련이 있습니다. 소속이 예측인자/인자일지라도 실험단위(외과의사)는 치료(보험 네트워크 소속)에 무작위로 할당되지 않았습니다. 실험은 조건이나 치료를 결정(즉, 물리적으로 설정)하고, 치료에 실험 단위를 무작위로 할당하고, 실행에 대한 응답을 측정하는 연구입니다.
어떤 의미에서 분석에 포함된 외과의사는 무작위 표본이지만 '단순한 무작위 표본'을 구성하지는 않습니다. 이러한 표본은 주어진 크기의 모든 가능한 표본이 모집단에서 선택될 확률이 동일하다고 가정합니다. 여기에서는 그렇지 않습니다.
수술 건수로 외과의사를 제외해야 하는 이유는 무엇입니까? 최소 수술 횟수의 목적은 무엇입니까?
수술 횟수가 증가하면 검사의 위력이 증가합니다. 수술 횟수가 감소하면 검사의 검정력이 감소합니다. 수술 횟수가 0이면 검정력은 0입니다(제2종 오류 위험은 무한합니다).
다시 한 번 이해하고 도움을 드리고자 노력합니다.
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?죄송합니다. 더 자세한 내용을 지정하지 않았습니다.
우리가 기꺼이 받아들이는 알파는 .20이고 .80의 거듭제곱입니다. 이것은 각 외과의가 수행한 실제 수술 횟수를 알 필요가 없기 때문에 실험이 됩니다. 이것은 우리가 보험 회사와 함께 일할 때 발생할 수 있으며 보험 네트워크의 일부인 병원에서 수술을 수행한 외과의에 대한 데이터만 제공합니다. 따라서 주어진 외과의사는 2016년에 100번의 편도선 절제술을 받았을 수 있지만 우리는 그 관찰 중 25%만 받습니다.
따라서 이것은 본질적으로 외과의사당 이벤트의 무작위 샘플만 얻는 이러한 조건에서 외과의사당 최소 관찰 수의 컷오프를 어떻게 정의할 수 있습니까?
우리가 특정 병원과 협력하고 모든 외과의사 데이터에 100% 액세스할 수 있을 때 모든 관찰을 단순히 사용할 수 있고 실험적 컷오프 제한에 대해 걱정할 필요가 없다는 점에 동의합니다.
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?또한 각 관찰에 대한 응답을 고려하십시오. 일원 분산 분석은 측정 JMP를 사용하는 마디 없는 모델링 유형 . 데이터가 다음과 같은 경우 카운트 또는 카테고리 , 그러면 샘플 크기 계산기 중 어느 것도 올바른 샘플 크기를 결정하지 않습니다. 이러한 경우 다음을 사용할 수 있습니다. 일반화 선형 모델 플랫폼 또는 로지스틱 회귀 플랫폼 적합 모델 .
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?샘플 크기 계산기의 사용을 잘못 이해하고 있는 것 같습니다. 그들의 목적은 장래의 결정 주어진 올바른 모델(예: 평균 = 0이고 분산이 일정한 정규 분포), 알려진 분산, 탐지할 알려진 최소 차이, 유의 수준(허용 가능한 제1종 오류율) 및 원하는 검정력(1 - 허용 가능한 유형 II 오류율). 이 결정은 다음에서 매우 유용합니다. 설계된 실험 .
귀하의 사례는 다음과 같습니다. 관찰 연구 . 수술은 누가 연구하는지 여부와 관계없이 발생합니다. 관찰 횟수에 따라 연구에 포함되거나 포함되지 않은 그룹을 미리 선택하는 이유는 무엇입니까? 그룹을 제외하면 검정에서 검정력만 감소할 수 있습니다(단방향 ANOVA). 그룹을 제외하면 추정치가 편향됩니다. 이 방법으로 가장 유익한 그룹을 제외할 수 있습니다.
누군가가 그룹 A와 B를 20개의 관찰과 비교하는 가장 좋은 방법을 묻는다면, 저는 그들에게 각각 10개의 관찰을 하라고 말할 것입니다. 반면에 그룹 A에 대한 관측치가 17개 있고 그룹 B에 대한 관측치가 3개 있다고 하면 저는 그들이 가지고 있는 데이터를 테스트하라고 말할 것입니다. 이전 디자인만큼 유익한 정보는 아니지만 그것이 있는 전부입니다. (BTW, 추정치를 편향시키지는 않지만 표준 오차를 부풀릴 것입니다.) 관찰의 수가 적어 그룹 B를 제외하면 무엇을 남겼을까요?
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?빠른 답변 감사합니다. 여러 그룹이 포함된 데이터 세트 내에서 그룹당 최소 샘플 크기를 알려주는 방법으로 Welch의 ANOVA를 사용할 수 있습니까?
뒤로 물러서서 내가 하고 있는 일을 설명하면 도움이 될 것입니다. 나는 여러 유형의 수술에 대해 외과 의사의 관찰을 받았습니다. 특정 수술(데이터 세트)의 경우 해당 수술을 수행한 10명의 다른 외과의사(10개의 다른 그룹)가 있고 서로 비교하고 싶습니다. 주어진 수술의 각 외과 의사는 수행되는 수술 횟수가 다릅니다. 분석에 해당 외과의사(그룹)를 포함하기 위해 그룹(외과의사별)별 최소 수술 횟수(관찰 이벤트)를 결정하려고 합니다.
감사!
톰
Re: k는 표본 크기 추정치가 정규 분포를 필요로 한다는 것을 의미합니까?이 표본 크기 계산기는 일정한 분산을 가정하는 일원 분산 분석(ANOVA) 모델을 기반으로 합니다. 응답 Y는 상수 항(이 매개변수화에서 절편 또는 평균 응답), X = k 그룹 효과 및 오류의 조합으로 모델링됩니다. (그룹 효과의 합은 0이 됩니다.) 오류는 평균 = 0 및 그룹에 독립적인 분산을 갖는 정규 분포로 가정됩니다.
k가 무엇인지는 중요하지 않습니다.
분산이 요인 수준(그룹)에 따라 달라지면 Welch ANOVA를 사용합니다.
오차가 정규 분포를 따르지 않으면 비모수적 방법이나 재표본 방법을 사용하십시오.
