Determinazione della dimensione del campione per fattori categorialiSto cercando di determinare la dimensione del campione richiesta per prendere una decisione go / no-go sull'opportunità o meno di apportare una modifica al processo per un fattore categoriale con 2 livelli e risposte sia categoriche che continue.Abbiamo eseguito alcuni esperimenti e non abbiamo riscontrato significatività statistica nelle risposte tra i due livelli del fattore categoriale, ma ora vogliamo sapere quanto siamo sicuri che non ci sia differenza.Per rispondere a questa domanda, ho iniziato a giocare con la dimensione del campione JMP e il calcolatore di potenza per due mezzi di campionamento.
Inizialmente pensavo che la dimensione del mio campione fosse 432, perché c'erano tre esperimenti che consistevano ciascuno di 72 campioni trattati con il processo di controllo e 72 campioni trattati con il processo sperimentale, (432 = 72 * 2 * 3), ma poi non lo ero sicuro di cosa inserire come deviazione standard per la risposta categorica.Ho trovato una risorsa su Internet che mi ha suggerito di poter calcolare un coefficiente di unalikeability per misurare la variabilità per le risposte categoriali:
http://jse.amstat.org/v15n2/kader.pdf
Se utilizzo questo approccio ottengo che a un livello significativo di 0,05 con 428 campioni e un coefficiente di unalikeability di 0,3 che avrò una probabilità dell'87% di rilevare una differenza significativa nella risposta categorica dello 0,09%.
Qualcuno ha qualche idea su questo approccio o idee su come calcolare la dimensione del campione e la fiducia nei risultati in un altro modo?
Un mio colleuge suggerisce di dire che la dimensione del campione qui è solo 3, per 3 corse costituite da 72 campioni trattati con il processo di controllo e 72 campioni trattati con il processo sperimentale.
Grazie,
Jolene
Innanzitutto è importante capire il tuo esperimento.
Quindi hai 72 campioni diversi e puoi fare esperimenti diversi su ogni campione?
Dopo che puoi fare un confronto accoppiato di diversi esperimenti su ogni campione?
Vuoi confrontare il tuo vecchio processo con un nuovo processo con due diverse impostazioni categoriali, quindi per un ciclo completo avremmo 3 trattamenti x 72 campioni?
Oggetto: determinazione della dimensione del campione per fattori categorialiCiao, Jolene!
L'analisi del potere retrospettiva è generalmente una cosa inappropriata da fare.Come @ Georg implica, sappiamo molto poco del tuo esperimento.Lo hai progettato (senza considerare la potenza dell'esperimento?), Lo hai eseguito, hai raccolto i dati, fatto un'analisi e non hai ottenuto la "significatività". Quindi ora calcoli la potenza in modo retrospettivo per vedere se il test è stato abbastanza potente o meno.Questa è una domanda speciosa.Sappiamo già che non era abbastanza potente per rilevare la dimensione dell'effetto ... ecco perché il risultato non è significativo!
I calcoli di potenza sono utili prospetticamente per la progettazione, non retrospettivamente per l'analisi.Potresti voler intrattenere la modifica della tua ipotesi per un successivo esperimento di equivalenza o non inferiorità; Si prega di consultare il documento Hoenig e Heisey allegato.
Senza alcuna comprensione degli obiettivi, della progettazione, della condotta o dell'analisi del tuo esperimento, la dimensione del campione sembra piuttosto ampia.Potresti essere in grado di utilizzare i dati del tuo esperimento per formulare un modello di simulazione per esplorare il potenziale potenziale di progetti e analisi potenziali specifici per un esperimento successivo.Mi sembra che questo approccio farebbe il lavoro migliore per rispondere alle tue domande.
In bocca al lupo!
Oggetto: determinazione della dimensione del campione per fattori categorialiCiao Georg, ho un processo in due fasi e ho variato il trattamento dei miei campioni nel passaggio 1.Le condizioni erano il trattamento A (controllo) vs il trattamento B (alternativo).Avevo 216 campioni sottoposti al trattamento A e 216 campioni sottoposti al trattamento B.
Tutti questi campioni sono stati poi sottoposti al secondo processo.A causa dei vincoli ho dovuto elaborarli in tre sessioni separate, ciascuna composta da 72 campioni dal trattamento A e 72 dal trattamento B.Le prove 1, 2 e 3 sono state elaborate in modo simile.
Sto ora analizzando le risposte continue e categoriche a questo fattore categorico del trattamento A vs B.Non ho trovato differenze significative nelle risposte, ma i miei colleghi hanno chiesto se la dimensione del campione fosse abbastanza grande da sentirsi sicuri nel prendere la decisione di andare avanti e cambiare il processo.
Grazie!
