BESTIMMUNG DER PROBENGRÖSSEHallo,
Ich habe mich gefragt, ob es eine Möglichkeit gibt, die Stichprobengröße als Funktion von %CV (Variationskoeffizient) mithilfe von JMP 17 zu bestimmen.
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungVersuchsplanungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: BESTIMMUNG DER PROBENGRÖSSEHallo @DFereidouni : Als Ergänzung zu meinen obigen Kommentaren:
Sie sagen „H0: Der Datensatz hat einen CV-Wert < 17“. Daraus kann ich schließen, dass es bei Ihrer Frage tatsächlich um den berechneten CV aus der Stichprobe geht. Es geht Ihnen also nicht wirklich darum, irgendeine Hypothese über den Lebenslauf der Bevölkerung zu testen. Wenn Sie an dem Wert interessiert sind, den Sie tatsächlich aus der Stichprobe berechnen, und an der „angemessenen“ Stichprobengröße für diese Berechnung, dann ist die zweite Option, die ich oben beschrieben habe, möglicherweise die beste Wahl.
Betreff: BESTIMMUNG DER PROBENGRÖSSEHallo @DFereidouni : OK, Sie möchten (mit einem gewissen Maß an Sicherheit, sagen wir 95 %) zeigen, dass der Lebenslauf <= 17 % ist. H0 ist also tatsächlich CV > 17 %, und Ihre Alternativhypothese Ha lautet CV <= 17 %; Ha ist immer das, was sie zeigen wollen.
Im Zusammenhang mit Ihren klärenden Antworten lautet die Antwort auf Ihre Frage „Nein, dafür gibt es keine JMP-Plattform“. Das heißt nicht, dass es in JMP rückgängig gemacht werden kann. Aber es würde wahrscheinlich eine Simulation erfordern. Als Teil davon könnten Sie das folgende Skript nützlich finden.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Confidence-Interval-for-the-Coefficient-of-Variation-CV/ta-p/22574
Wenn also die Obergrenze des 90 %-Konfidenzintervalls < 17 ist, würden Sie H0: CV>17 zugunsten von Ha: CV <=17 bei 95 %-Konfidenz ablehnen. Dieses Konfidenzintervall wird jedoch verwendet, sobald Sie die Daten haben. Sie könnten also Daten simulieren (basierend auf einer Stichprobengröße, für einen angenommenen Mittelwert und SD, wobei 100*SD/Mittelwert < 17) und dann dieses Intervall verwenden, um zu sehen, ob die Obergrenze kleiner als 17 ist. Wenn ja, wird dieser Lauf gezählt als „Erfolg“. Führen Sie dann Tausende solcher Simulationen durch und behalten Sie dabei im Auge, wie viele Simulationsläufe zum „Erfolg“ führen. Die Trennschärfe ist dann = (Anzahl der Erfolge/Anzahl der Simulationen) für diesen Mittelwert, SD und Stichprobengröße. Wiederholen Sie diese Simulation dann für verschiedene Stichprobengrößen. Dann hätten Sie eine Trennschärfe als Funktion der Stichprobengröße (für den angenommenen Mittelwert und die Standardabweichung). Dann könnte die Stichprobengröße so gewählt werden, dass die Trennschärfe hoch genug ist (häufig > 80 %, aber Sie können auch einen höheren Wert wählen). Hier gibt es viel zu bedenken. Das obige Skript verwendet die von Vangel empfohlene Methode.
Vangel, Mark G. (1996)Konfidenzintervalle für einen normalen Variationskoeffizienten, The American Statistician 15(1) 21-26.
Siehe (3) hier, wenn Sie den Vangel-Artikel nicht finden können.
https://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman1/auxillar/coefvacl.htm
Oder Sie können Ihre eigenen Konfidenzintervallberechnungen durchführen (über Vangel) und sehen, wie sich die Breite des Intervalls als Funktion von n (Stichprobengröße) ändert. Wählen Sie dann n, das groß genug ist, sodass die Breite des Intervalls nicht mehr als einen vorgegebenen Wert beträgt, oder bis Sie eine verringerte Präzision (Breite des Intervalls) erhalten, um die Stichprobengröße weiter zu erhöhen. Dies sind subjektive Überlegungen, für die es keine festen Regeln gibt.
Wie gesagt...hier gibt es viel zu bedenken.
Betreff: BESTIMMUNG DER PROBENGRÖSSEIch habe eine analytische Testmethode mit 17 % CV als Zwischengenauigkeit. Das Ziel besteht darin, eine neue Charge Kontrollmaterial für diese Testmethode zu qualifizieren, und ich möchte wissen, wie viele Tests/Läufe unter Berücksichtigung der Variabilität durchgeführt werden müssen. Die aktuelle Charge hat einen Bereich von 2,1–6,2 ng/ml
1- Ein Beispieltest
2- Normalverteilung
3- H0: Der Datensatz hat einen CV-Wert < 17
Betreff: BESTIMMUNG DER PROBENGRÖSSEHallo @DFereidouni : Können Sie, damit wir angemessen reagieren können, mehr Kontext bereitstellen und genau erläutern, was Sie tun möchten? Zusätzlich:
1. Ist das eine Leistungsberechnung? Eine Probe, zwei Proben, k Proben?
2. Ist die angenommene Verteilung lognormal? Normal?
3. Welche Hypothese (Null- und Alternativhypothese) möchten Sie testen?
