Gleichung für statistische Details für den Äquivalenz-Explorer für zwei unabhängige StichprobenHallo. Auf dieser Hilfedokumentseite: https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/?os=win&source=application#page/jmp/power-for-two-independent-sample-equivalence.shtml# , für die Gleichung unten (für Leistung, wenn Sigma bekannt ist):
1. Diese Formel scheint in der Lage zu sein, negative Zahlen für kleine Äquivalenzbereichswerte (z. B. -1 bis +1) zu generieren (was sie nicht soll). Können andere Leute dieses Ergebnis mithilfe dieser Formel reproduzieren?
2. Wenn in Punkt 1 negative Potenzzahlen gebildet werden können, ist diese Gleichung dann richtig? Liegt irgendwo ein Tippfehler oder eine fehlende Qualifikation vor?
Dank im Voraus.
Ergebnisse teilen und kommunizierenBetreff: Gleichung für statistische Details für den Äquivalenz-Explorer mit zwei unabhängigen StichprobenKein Problem! Dein Ausdruck ist korrekt.
Betreff: Gleichung für statistische Details für den Äquivalenz-Explorer mit zwei unabhängigen StichprobenDanke @calking .
Wenn Sie erwähnen, dass sich der Explorer für diese Instanzen selbst auf Null korrigiert, wäre der zurückgegebene Wert:
Wenn (Näherungswert) >=0, dann Potenz = (Näherungswert), sonst Potenz = 0?
Ich möchte nicht pedantisch sein, aber ich muss die genauen Berechnungsmittel bereitstellen, da die zu präsentierenden Leistungsergebnisse Teil eines größeren Berichts sein werden, der öffentlich kommentiert werden kann, und außerhalb von JMP reproduzierbar sein müssen.
-JCL
Betreff: Gleichung für statistische Details für den Äquivalenz-Explorer mit zwei unabhängigen StichprobenHey @jcl !
Vielen Dank für Ihre Kontaktaufnahme! Ich habe einen Teil der Literatur zu dieser speziellen Berechnung durchgesehen und es sieht so aus, als ob in der Dokumentation möglicherweise die Angabe fehlt, dass sie auf einer sehr beliebten Näherungsformel basiert. Vielleicht möchten Sie sich Ergänzung 1 von ansehen Dieser Artikel für weitere Informationen, aber im Wesentlichen ist die genaue Leistungsformel etwas unlösbar, da sie zwei Integrationsebenen umfasst. Wie mehrere Forscher herausgefunden haben, liefert der hier verwendete Ausdruck für die meisten Fälle eine geeignete Näherung. Der von Ihnen gefundene Fall ist der Fall, in dem die Näherung zusammenbricht, obwohl er sich in der Nullhypothese befinden sollte, bei der bereits mit einer geringen Leistung zu rechnen ist. Sie können die Aufschlüsselung im Explorer nicht sehen, da sie sich für diesen Fall automatisch auf Null korrigiert.
Hoffentlich hilft das!
