다양한 분포 유형에 대한 표본 크기 및 검정력고객으로부터이 질문을 받았습니다.
"... 이항 분포 또는 초기 하 분포의 표본 크기를 계산하는 방법이 있습니까? 예를 들어 FDA 프로그램에 대한 연구가 진행 중이며 10000에서 1의 오류율을 얻을 수 있는지 여부를 결정하기 위해 테스트해야하는 샘플 수를 결정해야합니다. ... "
이 질문을 전에 봤습니까? 어떤 솔루션? 주제에 대해 커뮤니티에서 비슷한 공개 질문이있는 것처럼 보입니다.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Sample-Size-and-Power-Analysis-for-Negative-Binomial-or-Poisson/td-p/271509
미리 감사드립니다.
재분배 유형에 따른 표본 크기 및 검정력여보세요 @kemal_oflus 혈액 바이러스 진단 분석에 관한 Beckman-Coulter에서 일하면서 FDA 제출을 위해이 질문을 해결해야했습니다. FDA의 권장 방법 인 Wilson 점수 방법을 사용했습니다 (예 : 정확한 방법이 아님). Clopper-Pearson). 솔직히 EXCEL 스프레드 시트를 사용하여 수식에서 그것을했지만 JMP 스크립트를 사용하여 자동화 할 수 있습니다.
재분배 유형에 따른 표본 크기 및 검정력안녕하세요 @kemal_oflus ,
똑같지는 않지만 보험 업계 마케팅 고객을 만났습니다. 그들은 발송하는 프로모션 메일에 대한 응답 속도를 최적화하기 위해 간단한 DOE를 수행했습니다.
그들은 JMP Pro에서 시뮬레이션을 사용하여 실험의 샘플 크기를 결정했습니다.
그들이 가지고있는 질문에 대답하는 스레드는 다음과 같습니다. 테스트-완전 요인의 표본 크기
재분배 유형에 따른 표본 크기 및 검정력야 @kemal_oflus !
이항 검정에 대한 간단한 접근 방식은 다음 공식을 사용합니다. 1-a = (1-p) ^ N N = Log (1-a) / Log (1-p)를 얻도록 재정렬 할 수 있습니다. 여기서 a = 신뢰 수준 및 p = 관심 확률. 모든 N 샘플이 상기 관심 이벤트를 경험하지 않는 한, 관심 이벤트 발생 확률이 p 이하인 것으로 주장하도록 N을 결정하는 것이 아이디어이다. p가 상한으로 설정된 단측 신뢰 한계를 정의하는 것으로 생각할 수 있습니다. 이항 분포를 갖는 N 개의 샘플에서 이벤트가 관찰되지 않을 확률로부터 공식이 간단하게 도출된다.
Hypergeometric 분포가 더 적절한 경우 비슷한 작업을 쉽게 수행 할 수 있습니다. 같은 생각 : 특정 로트의 샘플에서 이벤트가 보이지 않을 확률을 찾으십시오. 이항 사례처럼 멋진 폐쇄 양식은 아니지만 작업을 완료해야합니다. 계산이 까다로워 지더라도 몇 가지 이벤트가 발생하도록 개념을 확장 할 수도 있습니다. 그들이보고있는 작은 가능성에 대해서는 이항 공식 접근법이 잘 작동한다고 생각합니다.
희망이 도움이됩니다!
