L'explorateur de puissance et de taille d'échantillon ne dispose pas d'une option pour les intervalles de tolérance. Il est souvent souhaitable d'obtenir une taille d'échantillon minimale pour un intervalle de tolérance en fonction de la marge d'erreur souhaitée et de sa probabilité.
La méthode Faulkenberry-Weeks est une telle approche. Trouvez l'inspiration dans ce que fait Minitab : Méthodes et formules pour la taille d'échantillon pour les intervalles de tolérance - Minitab
Merci @Bashburz pour ces informations supplémentaires. Nous l'avons transmis à l'équipe de développement pour examen dans une prochaine version.
Salut @Bashburz , merci d'avoir soumis cette demande. Dans JMP 17, un explorateur de taille d'échantillon pour les intervalles de tolérance est disponible sous Intervalles de confiance > Marge d'erreur pour la moyenne d'un échantillon.
De la documentation JMP : "Pour l'intervalle de tolérance sur une proportion q de la population, la marge d'erreur ou limite est calculée sur la base des procédures approximatives décrites dans Krishnamoorthy et Mathew ( 2009 )."
Est-ce que cela satisfait votre demande ?
Salut @mia_stephens ,
merci beaucoup de m'avoir signalé cette fonctionnalité. Je pense que c'est déjà très utile pour la planification de la collecte de données.
Cependant, il ne répond pas à toutes les questions concernant les intervalles de tolérance. Il existe une certaine ambiguïté dans les termes utilisés : la "marge d'erreur" dans JMP fait référence à la demi-largeur de l'intervalle de tolérance. C'est bien sûr un paramètre utile que l'explorateur d'intervalles permet de prédire. Mais il y a une autre considération qui est aussi appelée marge d'erreur dans la littérature :
Marge d'erreur : la marge d'erreur, m %, mesure le pourcentage supplémentaire de la population, au-delà de la cible de p %, qui pourrait être inclus dans l'intervalle.
Probabilité de marge d'erreur : la probabilité de marge d'erreur est la probabilité que l'intervalle soit plus large que p % de m % ou plus. Les valeurs courantes de probabilité de marge d'erreur incluent 0,01, 0,05 et 0,1. Des valeurs plus élevées peuvent entraîner un intervalle de tolérance qui couvre un pourcentage beaucoup plus important de la population que la cible, p%.
Il s'agit donc d'une quantification supplémentaire du risque que l'intervalle de tolérance prévu soit plus large que calculé. Par conséquent, je pense que la mise en œuvre de la L'approche de Faulkenberry-Weeks dans le calcul existant apportera un avantage supplémentaire.
