Analisi della potenza: diverse misurazioni per individuoCiao a tutti,
Ho un esperimento con diverse misurazioni per individuo di ciascun campione. Vorrei studiare l'impatto sulla dimensione del campione e anche il numero di misurazioni per individuo sulla potenza e la differenza che possono essere rilevate tra due campioni. Volevo utilizzare la piattaforma Sample Size and Power - Two Sample Means, ma se non sbaglio non permette di tenere conto del numero di misurazioni per individuo. C'è un altro strumento o forse uno script che potrei usare per indagare su questa domanda?
Grazie per l'aiuto!
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoHai ragione @statman , poiché esiste una certa variabilità tra le diverse misurazioni, prendere solo la media potrebbe non essere l'opzione migliore per catturare tutte le informazioni. Mantenere i dati grezzi o aggiungere la deviazione standard, come suggerisci, può essere rilevante.
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuosolo per ribadire, dovresti davvero guardare i dati all'interno della frutta prima di prendere solo la media. È coerente? Ci sono punti insoliti? Se è coerente e non ci sono punti insoliti, allora la media sarà una statistica appropriata. Potresti anche volere la deviazione standard che rappresenta all'interno della variazione di frutta. Potresti trovare fattori che influenzano la variabilità (rispetto solo alla media).
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoVa bene, grazie ancora per le tue spiegazioni!Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoSolo il numero di frutti. Il pezzo di frutta è il tuo campione. La variazione tra pezzi di frutta rappresenta gli errori sperimentali.
Dovrai aggiungere manualmente le colonne di dati per le misurazioni ripetute di ogni frutto (ogni serie). È possibile aggiungere successivamente una formula alla colonna della risposta per calcolare la media delle misurazioni per l'analisi della risposta.
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoGrazie @Mark_Bailey per questi ulteriori dettagli.
Solo un'ultima domanda riguardante l'analisi della potenza: per la deviazione standard combino la varianza come spiegato, e per la dimensione del campione dovrei usare il numero di frutti moltiplicato per il numero di misurazioni o solo il numero di frutti?
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoGrazie per la tua spiegazione. La tua situazione è analoga a quella che richiede una "carta di controllo a tre vie". Questo perché all'interno di un pezzo di frutta si ha variazione (misurazione) e tra un pezzo di variazione di frutta in aggiunta al presunto effetto fisso della varietà di frutta.
È possibile riepilogare i dati e utilizzare la risposta media di ciascun frutto oppure inserirla nel modello come propria fonte di variazione e stimare tale varianza. Il modello presuppone che la varianza all'interno del frutto sia la stessa per tutti i pezzi e raggruppa le stime di tutti i pezzi.
Quindi questa è un'idea per l'analisi, ma è comunque necessario combinare le varianze come mostrato sopra per ottenere la deviazione standard per l'analisi della potenza.
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoCiao,
Grazie per le tue risposte @Mark_Bailey e @statman .
Giusto per chiarire un po': ho un esperimento con campioni di 5 frutti, ogni frutto viene misurato 3 volte (le misurazioni vengono effettuate su 3 parti dei frutti, selezionate a caso). L'obiettivo è determinare se i campioni sono significativamente diversi o meno. Per preparare il prossimo esperimento, vorrei sapere cosa sarebbe meglio (in termini di potenza e differenza rilevabile) tra aumentare il numero di misurazioni per frutto e aumentare il numero di frutti per campione.
spero sia più chiaro 
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoSolo un chiarimento... quando dichiari questo " diverse misurazioni per individuo di ciascun campione" cosa intendi esattamente. Non so cos'è un individuo? Stai parlando di un essere umano? O stai parlando di "parti" a cui Mark sfugge? Se stiamo parlando di parti, quindi separare anche solo la precisione della ripetibilità della misurazione, si presume che tu stia misurando esattamente la stessa posizione della parte 3 volte. In caso contrario, verrai confuso all'interno della parte con la precisione della ripetibilità della misurazione. Suggerisco anche di guardare le 3 misurazioni per trattamento con un grafico di gamma. Ciò potrebbe indicare misurazioni insolite all'interno del trattamento e pertanto si consiglia di prestare attenzione all'utilizzo di statistiche di riepilogo.
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoSì, questa è l'idea di MSA. Nel tuo caso è leggermente diverso perché non stai misurando ripetutamente un campione di parti normali, ma invece misuri ripetutamente la risposta normale. Quindi, se imposti le condizioni nominali da zero più e più volte e ogni volta che effettui più misurazioni, avresti la possibilità di stimare separatamente la variazione della risposta e la variazione della misurazione. Puoi farlo facilmente in JMP con la piattaforma MSA, la piattaforma Fit Least Squares o la piattaforma Variability Chart.
Sì, se hai stimato che la varianza della risposta è 2 e la varianza della misurazione è 5, l'utilizzo della media di 3 misurazioni ripetute per la risposta avrebbe una deviazione standard = radice quadrata (2 + 5/3).
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoCiao @Mark_Bailey
Grazie mille per la tua risposta.
Se ho capito bene, la piattaforma Measurement System Analysis permette di studiare un esperimento e stimare la parte di variabilità dovuta alla variabilità tra misure e variabilità tra campioni.
Se ho un'idea di massima di questi valori e se voglio condurre un'analisi prospettica posso utilizzare il Sample SIze e Power Platform utilizzando la formula che mi indichi.
Tanto per fare un esempio fittizio. Diciamo che ho campioni con 10 oggetti e ogni oggetto viene misurato 3 volte. La varianza tra gli oggetti è di circa 2 e la varianza tra le misurazioni è di circa 1.
In tal caso la deviazione standard globale è Y = sqrt (2 + 1/3) = 1,53
Userò questo valore nella piattaforma Sample Size and Power per il campo Std Dev e 60 per la dimensione del campione. Ho ragione?
Ri: Analisi della potenza - diverse misurazioni per individuoBene, questi calcolatori usano la deviazione standard della risposta. La quantità dovrebbe rappresentare la naturale variazione casuale nella risposta quando non viene applicato alcun trattamento e le condizioni sono sempre nominali. Questa varianza per una risposta misurata è sempre la varianza della parte più la varianza della misurazione. Quindi la deviazione standard Y = Sqrt( Var(parte) + Var(misura)/n ) dove n è il numero di misurazioni replicate per ogni prova.
Un'analisi del sistema di misurazione (MSA) fornirebbe una stima di entrambe queste varianze. Vedere Guida > Libreria della documentazione di JMP > Qualità e processo > Capitolo 4: Analisi del sistema di misurazione per maggiori informazioni.
