許容区間の Faulkenberry-Weeks サンプルサイズの計算検出力とサンプル サイズ エクスプローラーには、許容範囲のオプションがありません。多くの場合、望ましい誤差の範囲とその確率に基づいて、許容範囲の最小サンプル サイズを取得することが望ましいです。
Faulkenberry-Weeks はそのようなアプローチです。Minitab の機能からインスピレーションを得てください: 許容区間のサンプルサイズの方法と計算式 - Minitab
基本的なデータ分析とモデリングRe: Faulkenberry-Weeks 許容区間のサンプル サイズの計算ありがとうございました@バシュバーズこの追加情報については。 将来のリリースで検討するために、これを開発チームに伝えました。
Re: Faulkenberry-Weeks の公差区間のサンプル サイズの計算 - ステータスが次のように変更されました: 確認済みやあ@バシュバーズ様、このリクエストを送信していただきありがとうございます。 JMP 17 では、信頼区間 > 1 サンプル平均の誤差範囲で、許容区間のサンプル サイズ エクスプローラーを使用できます。
JMP ドキュメントから:「比率の許容範囲についてq母集団の誤差範囲または範囲は、Krishnamoorthy と Mathew ( 2009年）」
これはあなたの要求を満たしていますか?
Re: Faulkenberry-Weeks 許容区間のサンプル サイズの計算やあ@mia_stephens 、
この機能を私に指摘してくれてありがとう。 データ収集の計画にはすでに非常に役立つと思います。
ただし、許容範囲に関するすべての質問に答えるわけではありません。 使用される用語にはいくつかのあいまいさがあります。JMP の「誤差範囲」は、許容範囲の半分の幅を指します。 もちろん、これはインターバル エクスプローラーで予測できる便利なパラメーターです。 しかし、文献では誤差範囲とも呼ばれるさらなる考慮事項があります。
誤差の範囲: 誤差の範囲 (m%) は、間隔に含まれる可能性がある p% の目標を超える、母集団の追加のパーセンテージを測定します。
誤差確率のマージン: 誤差確率のマージンは、間隔が p% より m% 以上広くなる確率です。 許容誤差確率の一般的な値には、0.01、0.05、および 0.1 が含まれます。 値が大きいほど、母集団の目標 (p%) よりもはるかに大きなパーセンテージをカバーする許容区間になる可能性があります。
したがって、予測された許容範囲が計算されたものよりも広くなるというリスクのさらなる定量化です。 したがって、私はFaulkenberry-Weeks アプローチを既存の計算に適用すると、追加の利点がもたらされます。
Re: Faulkenberry-Weeks 許容区間のサンプル サイズの計算 - ステータスが次のように変更されました: 調査中件名：許容区間におけるフォークンベリー・ウィークス法によるサンプルサイズ計算 - ステータスが「承認済み」に変更されました
