DOE 각 실행의 "샘플 크기"를 추정하는 방법모두들 안녕,
많은 "좋은" 이벤트인 응답을 연구하는 데 사용되는 DOE가 있습니다.
20개의 실행으로 DOE를 빌드합니다.
평균적으로 좋은 이벤트의 비율은 10%라는 것을 알고 있습니다.
실험 중에 각 실행에 대해 해당 처리를 식물 샘플에 적용하고 이 샘플에서 좋은 이벤트의 수를 계산합니다. 마지막으로 이 카운트를 사용하여 분석을 실행합니다.
각 실행과 관련된 표본 크기가 실험의 힘에 미치는 영향을 조사하고 싶습니다.
(Evaluate Design 또는 Sample Size Explorer 플랫폼을 사용하여) 검정력과 관련된 질문을 연구하는 도구가 있다는 것을 알고 있지만 이 상황에서 도구를 사용하는 방법을 실제로 알지 못합니다.
도움을 주셔서 미리 감사드립니다!
암사슴Re: DOE 각 실행의 "샘플 크기"를 추정하는 방법안녕하세요, 원하는 답변을 시작하지 못할 수도 있지만 제 생각은 다음과 같습니다.
1. 비율이 일정하다고 얼마나 확신합니까? 좋은 것이 만들어지는 시기에 대한 패턴이나 다른 단서가 있습니까?
2. 무엇이 "좋다" 또는 나쁘다를 결정하는가? 더 나은 응답 변수를 개발할 수 있습니까? 어떤 기준에 따라 합격/불합격이 있습니까? 기준을 정량화할 수 있습니까? 또는 반응이 감각 평가인 경우 순서 척도를 사용할 수 있습니까?
3. 평균 "좋은" 비율이 10%인 경우 해당 비율의 변화에 얼마나 관심이 있습니까? 변화가 작을수록 필요한 표본 크기가 커집니다. 대담한 수준 설정으로 많은 요소를 선택했으면 합니다.
4. 저는 표본 크기 계산을 좋아하지 않습니다... 이러한 계산을 수행하기 위해 알아야 할 정보는 일반적으로 사용할 수 없거나 기껏해야 추정치입니다. 저는 좀 더 실용적인 접근을 하는 경향이 있습니다. 나는 항상 고려한다; 내가 채취한 샘플의 양은 내가 조사하고 있는 상황과 미래의 상황을 나타냅니다.
Bisgaard와 Fuller의 논문 "Analysis of Factorial Experiments with Defects or Defectives as a Response Variable"을 읽을 수 있습니다.
Re: DOE 각 실행의 "샘플 크기"를 추정하는 방법이 경우 단일 표본 t-검정과 같은 방식으로 최소 표본 크기를 계산할 수 없습니다. 그러나 시뮬레이션을 사용할 수 있으며 JMP Pro는 이러한 접근 방식을 지원합니다. 예상할 수 있는 효과 크기와 기타 몇 가지 사항에 대해 정보에 입각한 추측을 해야 합니다. 보다 시뮬레이션 응답을 사용하는 방법 사용자 정의 디자인과 함께 작동합니다. 각 실행에서 이벤트 및 비이벤트 수를 결정할 수 있는 것처럼 들리므로 응답 분포에 이항 분포를 사용해야 합니다. 보다 JMP Pro에서 시뮬레이션 기능을 사용하는 방법 .
Re: DOE 각 실행의 "샘플 크기"를 추정하는 방법감사해요 @statman 그리고 @markbailey 당신의 대답을 위해!
나는 실제로 시뮬레이션이 이 질문을 탐구하는 데 참으로 좋은 도구가 될 수 있다고 생각합니다. 저는 그것을 가지고 놀려고 노력할 것입니다.
나는 또한 다음과 같이 나열된 다른 점에주의를 기울일 것입니다. @statman
