Power and Sample Size Explorer non ha un'opzione per gli intervalli di tolleranza. Spesso è desiderabile ottenere una dimensione minima del campione per un intervallo di tolleranza in base al margine di errore desiderato e alla sua probabilità.
Faulkenberry-Weeks è un approccio di questo tipo. Trova ispirazione in ciò che fa Minitab: Metodi e formule per la dimensione del campione per intervalli di tolleranza - Minitab
Ciao @Bashburz , grazie per aver inviato questa richiesta. In JMP 17, un esploratore della dimensione del campione per gli intervalli di tolleranza è disponibile in Intervalli di confidenza > Margine di errore per media di un campione.
Dalla documentazione JMP: "Per l'intervallo di tolleranza su una proporzione q della popolazione, il margine di errore o limite è calcolato sulla base di procedure approssimative descritte in Krishnamoorthy e Mathew ( 2009 )."
Questo soddisfa la tua richiesta?
Grazie @Bashburz per questa informazione aggiuntiva. Lo abbiamo passato al team di sviluppo perché lo prendesse in considerazione in una versione futura.
Ciao @mia_stephens ,
grazie mille per avermi segnalato questa funzionalità. Penso che sia già molto utile per la pianificazione della raccolta dei dati.
Tuttavia, non risponde a tutte le domande relative agli intervalli di tolleranza. C'è una certa ambiguità nei termini utilizzati: "margine di errore" in JMP si riferisce alla metà della larghezza dell'intervallo di tolleranza. Questo è ovviamente un parametro utile che l'esploratore intervallo consente di prevedere. Ma c'è un'ulteriore considerazione che in letteratura viene anche chiamata margine di errore:
Margine di errore: Il margine di errore, m%, misura la percentuale aggiuntiva della popolazione, oltre l'obiettivo di p%, che potrebbe essere inclusa nell'intervallo.
Probabilità del margine di errore: la probabilità del margine di errore è la probabilità che l'intervallo sia più ampio di p% di m% o più. I valori comuni per la probabilità del margine di errore includono 0,01, 0,05 e 0,1. Valori maggiori possono determinare un intervallo di tolleranza che copre una percentuale della popolazione molto più ampia rispetto all'obiettivo, p%.
Quindi è un'ulteriore quantificazione del rischio che l'intervallo di tolleranza previsto sia più ampio di quanto calcolato. Pertanto, penso che l'attuazione del L'approccio di Faulkenberry-Weeks al calcolo esistente porterà ulteriori vantaggi.
