カテゴリ因子のサンプルサイズの決定私は、2 つのレベルと、カテゴリ応答と連続応答の両方を持つカテゴリ因子に対してプロセス変更を行うかどうかの go/no go 決定を行うために必要なサンプル サイズを決定しようとしています。いくつかの実験を実行しましたが、カテゴリ因子の 2 つのレベル間の応答に統計的有意性は見られませんでしたが、今度は、違いがないことをどの程度確信できるかを知りたいのです。これに答えるために、私は 2 つのサンプル平均の JMP サンプル サイズと検出力計算機を試し始めました。
当初、サンプル サイズは 432 だと思っていました。なぜなら、3 つの実験があり、それぞれが制御プロセスで処理された 72 個のサンプルと実験プロセスで処理された 72 個のサンプルで構成されていたからです (432 = 72*2*3)。しかし、カテゴリ応答の標準偏差として何を入力すればよいのかわかりませんでした。インターネットで、カテゴリ応答の変動性を測定するために、非類似度係数を計算できると示唆するリソースを見つけました:
http://jse.amstat.org/v15n2/kader.pdf
このアプローチを使用すると、428 個のサンプルで有意水準 0.05、非類似度係数 0.3 の場合、カテゴリ応答 0.09% の有意差を検出する確率は 87% になります。
このアプローチについて何かご意見はありますか、または別の方法でサンプル サイズと結果の信頼性を判断する方法についてのアイデアはありますか?
私の同僚は、制御プロセスで処理された 72 個のサンプルと実験プロセスで処理された 72 個のサンプルで構成される 3 回の実行に対して、ここでのサンプル サイズは 3 のみであると言うことを提案しています。
ありがとう、
ジョリーン
こんにちはGeorg、私は2段階のプロセスを持っており、ステップ1でサンプルの処理を変えました.条件は、治療 A (コントロール) 対 治療 B (代替) でした。処理 A を行った 216 のサンプルと、処理 B を行った 216 のサンプルがありました。
これらのサンプルはすべて、2 番目のプロセスを通過しました。制約のため、それぞれが処理 A からの 72 個のサンプルと処理 B からの 72 個のサンプルで構成される、3 つの別々の実行でそれらを処理する必要がありました。実行 1、2、および 3 は同様に処理されました。
私は現在、治療A対Bのこのカテゴリ因子に対する連続的およびカテゴリ応答を分析しています.回答に大きな違いは見られませんでしたが、同僚は、サンプルサイズが十分に大きく、自信を持ってプロセスを変更する決定を下せるかどうかを尋ねました.
ありがとう！
Re: カテゴリ要因のサンプル サイズの決定こんにちは、ジョリーン！
レトロスペクティブな検出力分析は一般的に不適切です。として@ジョージつまり、私たちはあなたの実験についてほとんど知らないということです。あなたはそれを設計し（実験の力を考慮せずに？）、実行し、データを収集し、分析を行いましたが、「重要性」を達成しませんでした。これで、検出力を遡及的に計算して、テストが十分に強力かどうかを確認します。それは疑わしい質問です。効果の大きさを検出するのに十分なほど強力ではないことはすでにわかっています...そのため、結果は重要ではありません!
検出力の計算は、遡及的に分析するのではなく、設計に前向きに役立ちます。後続の実験が同等または非劣性のいずれかになるように、仮説を修正して楽しみたいと思うかもしれません。同封のHoenig and Heisey論文をご覧ください。
実験の目的、設計、実施、または分析について何も理解していないと、サンプル サイズが非常に大きく見えます。実験から得たデータを使用してシミュレーション モデルを作成し、特定の潜在的な計画の予測力を調査し、その後の実験で分析できる場合があります。このアプローチがあなたの質問に答える最善の仕事をするように私には思えます.
幸運を！
Re: カテゴリ要因のサンプル サイズの決定まず、実験を理解することが重要です。
では、72 の異なるサンプルがあり、各サンプルで異なる実験を行うことができますか?
各サンプルで異なる実験のペア比較を行うことができたら?
古いプロセスと新しいプロセスを 2 つの異なるカテゴリ設定で比較したい場合、完全な実行では 3 つの処理 x 72 サンプルが必要になりますか?
