Calcul de la taille de l'échantillon pour des données ordinales non normales<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'essaie de calculer la taille de l'échantillon nécessaire pour évaluer une amélioration de processus susceptible de réduire de 15 à 30% la proportion de valeurs élevées d'une mesure finale. J'aimerais connaître le nombre d'échantillons requis, de sorte que l'amélioration du processus par rapport aux résultats historiques soit détectée avec différents niveaux de confiance (par exemple, 90%, 95%, etc.). La distribution des données historiques sur laquelle je travaille n'est pas continue (ordinale) et n'est normalement pas distribuée. Une distribution montrant des exemples de données est jointe.
Est-ce que quelqu'un peut m'aider avec ça? Merci.
Re: Calculer la taille de l'échantillon pour des données ordinales non normalesUne approche consisterait à traiter les données comme binomiales, élevées et non élevées. Ensuite, vous recherchez une taille d’échantillon binomiale qui devrait être relativement simple, mais comme Reeza, je ne sais pas comment faire cela dans JMP.
Re: Calculer la taille de l'échantillon pour des données ordinales non normalesSi vous avez une distribution historique connue, je suggère de le faire via une simulation. Malheureusement, je ne sais pas comment faire cela dans JMP.
