私は統計学以外の分野の大学院生に、2 学期の統計手法コースを教えています。今年は 8 年ぶりに教えています。8 年前はすべて SAS ベースでした。今年は、学生に R (簡単にサポートできます)、SAS (これも簡単にサポートできます)、JMP (これもほとんどのものを簡単にサポートできます) から選択させています。問題は、JMP で検出力 / サンプル サイズの計算を設定することです。私が知る限り、JMP では、おそらく模擬データを使用して分析を設定し、シグマ、デルタ、n を現在の状況に合わせて修正する必要があります。これは、Fit Y by X / pooled t-test または Fit model ダイアログの後で行うことができます。
私の懸念は、JMP の結果が手計算、R 計算、SAS 計算 (すべて本質的に同じ) と異なることです。次の宿題で私が尋ねている内容は次のとおりです (実際の HW 問題は一連の質問のパート c であるため、少し異なる表現になっています)。
2 つの独立したサンプルの平均の比較を想像してください。シグマ = 4.1、デルタ (平均の差) = 5.98 と仮定します。各グループに n=5 を使用する場合、アルファ = 0.05 の 2 サンプル t 検定の検出力はどれくらいでしょうか。JMP では 0.59 と表示されます。
SAS (proc power; twosamplemeans test=diff stddev=4.1 npergroup=5 meandiff=5.98 power=.;
実行; R (power.t.test( n=5, delta=5.98, sd=4.1, strict=TRUE)
0.527 になります。シフト t 近似を使用した手計算では、基本的に 0.5 になります。
JMP で問題を設定するときに、何が間違っているのでしょうか。具体的には、金曜日に JMP を使用する学生に、問題を正しく解くために何を伝えればよいでしょうか。
ありがとう、
フィリップ・ディクソン
問題はサンプルサイズです。 各グループの n=5 の場合、合計サンプル サイズは 10 です。 JMPは合計サンプルサイズを探しており、サンプルが2つのグループ間で均等に（または可能な限り近く）分布していると想定しています。
アンバランスなサンプルが必要な状況がある場合は、「モックデータ」アプローチを使用しますが、これは理にかなっています。 サンプルサイズ計算機を使用してデータ収集を計画する場合は、バランスを考慮して計画する必要があります。これは望ましい特性です。
ああ、そして@ティエリー_S指摘されたように、サンプルサイズと検出力を取得するスポットがあります。 そのダイアログを使用して、Two Sample Means を選択し、情報を入力して、他のパッケージと一致するこの結果を取得しました。
