DETERMINAZIONE DELLA DIMENSIONE DEL CAMPIONECIAO,
Mi chiedevo se esiste un modo per determinare la dimensione del campione in funzione del% CV (coefficiente di variazione) utilizzando JMP 17.
Analisi e modellazione dei dati di baseProgettazione di esperimentiModellazione predittiva e machine learningRi: DETERMINAZIONE DELLA DIMENSIONE DEL CAMPIONECiao @DFereidouni : in seguito ai miei commenti sopra:
Dici "H0: il set di dati ha un valore cv <17". Da ciò, posso dedurre che la tua domanda riguarda davvero il CV calcolato dal campione. Quindi, non stai realmente chiedendo di testare alcun tipo di ipotesi sul CV della popolazione. Se sei interessato al valore effettivamente calcolato dal campione e a quale sia la dimensione del campione "adeguata" per tale calcolo, la seconda opzione che ho descritto sopra potrebbe essere la scelta migliore.
Ri: DETERMINAZIONE DELLA DIMENSIONE DEL CAMPIONECiao @DFereidouni : OK, vuoi mostrare (con un certo livello di sicurezza, diciamo il 95%) che CV <= 17%. quindi H0 è in realtà CV > 17% e la tua ipotesi alternativa, Ha, è CV <= 17%; Ah, è sempre ciò che stiamo cercando di mostrare.
Nel contesto delle tue risposte chiarificatrici, la risposta alla tua domanda è "no, non esiste una piattaforma JMP creata per questo". Questo non vuol dire che sia annullabile in JMP. Ma probabilmente ci vorrebbe una simulazione. Come parte di ciò potresti trovare utile il seguente script.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Confidence-Interval-for-the-Coefficient-of-Variation-CV/ta-p/22574
vale a dire, se il limite superiore dell'intervallo di confidenza al 90% è < 17, allora si rifiuterebbe H0: CV>17 a favore di Ha: CV<=17 con una confidenza al 95%. Ma quell'intervallo di confidenza viene utilizzato una volta che si hanno i dati. Quindi potresti simulare i dati (in base a una certa dimensione del campione, per una media presunta e DS dove 100*SD/media < 17), quindi utilizzare quell'intervallo per vedere se il limite superiore è inferiore a 17. In tal caso, l'esecuzione viene conteggiata come un "successo". Quindi esegui migliaia di simulazioni di questo tipo tenendo traccia del numero di simulazioni che hanno avuto "successo". La potenza è quindi = (numero di successi/numero di simulazioni) per quella media, DS e dimensione del campione. Quindi ripetere la simulazione per campioni di dimensioni diverse. Quindi, avresti il potere in funzione della dimensione del campione (per quella media e SD presunte). Potrebbe quindi essere scelta una dimensione del campione tale che la potenza se sufficientemente elevata (spesso > 80%, ma è possibile scegliere qualcosa di più elevato). C'è molto a cui pensare qui. Lo script sopra utilizza il metodo consigliato da Vangel.
Vangel, Mark G. (1996)Intervalli di confidenza per un coefficiente di variazione normale, Lo statistico americano 15(1) 21-26.
Vedi (3) qui se non riesci a trovare l'articolo su Vangel.
https://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman1/auxillar/coefvacl.htm
Oppure potresti effettuare i tuoi calcoli dell'intervallo di confidenza (tramite Vangel) e vedere come cambia la larghezza dell'intervallo in funzione di n (dimensione del campione). Quindi scegliere n sufficientemente grande in modo che la larghezza dell'intervallo non sia superiore a un valore predeterminato o fino a ottenere un rendimento ridotto in precisione (larghezza dell'intervallo) per aumentare ulteriormente la dimensione del campione. Queste sono considerazioni soggettive per le quali non esistono regole rigide e veloci.
Come ho detto... c'è molto a cui pensare qui.
Ri: DETERMINAZIONE DELLA DIMENSIONE DEL CAMPIONEHo un metodo di prova analitico con 17% CV come precisione intermedia. L'obiettivo è qualificare un nuovo lotto di materiale di controllo per questo metodo di test e desidero sapere quanti test/esecuzioni devono essere eseguiti considerando la variabilità. il lotto attuale ha un intervallo di 2,1-6,2 ng/mL
1- Un test campione
2- Distribuzione normale
3- H0: i dati hanno un valore cv < 17
Ri: DETERMINAZIONE DELLA DIMENSIONE DEL CAMPIONECiao @DFereidouni : per consentirci di rispondere in modo appropriato, puoi fornire più contesto ed espandere esattamente ciò che stai cercando di fare? Inoltre:
1. Si tratta di un calcolo di potenza? Un campione, due campioni, k campioni?
2. La distribuzione ipotizzata è lognormale? Normale?
3. Qual è l'ipotesi (nulla e alternativa) che vuoi testare?
