サンプルサイズの決定こんにちは、
JMP 17 を使用して、%CV (変動係数) の関数としてサンプル サイズを決定する方法があるかどうか疑問に思っていました。
基本的なデータ分析とモデリング実験計画法予測モデリングと機械学習Re: サンプルサイズの決定こんにちは@DFereidouni : 上記の私のコメントのフォローアップとして:
「H0: データセットの cv 値は 17 未満です」と言います。このことから、あなたの質問は実際にはサンプルから計算された CV に関するものであると推測できます。つまり、母集団の CV に関する何らかの仮説を検証することについて質問しているわけではありません。サンプルから実際に計算する値と、その計算に「適切な」サンプル サイズがどのくらいであるかに興味がある場合は、上で説明した 2 番目のオプションが最適な選択となる可能性があります。
Re: サンプルサイズの決定こんにちは@DFereidouni : OK、CV <= 17% であることを (ある程度の信頼性、たとえば 95% で) 示したいとします。したがって、H0 は実際には CV > 17% であり、対立仮説 Ha は CV <= 17% です。ハは常に彼らが見せようとしているものです。
明確な回答のコンテキストでは、質問に対する答えは「いいえ、そのために構築された JMP プラットフォームはありません」です。 JMP ではそれを元に戻すことができないというわけではありません。ただし、シミュレーションが必要になる可能性があります。その一環として、次のスクリプトが役に立つかもしれません。
https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Confidence-Interval-for-the-Coefficient-of-variation-CV/ta-p/22574
つまり、90% 信頼区間の上限が < 17 の場合、95% の信頼度で H0: CV>17 を拒否し、Ha: CV<=17 を優先します。ただし、その信頼区間はデータを取得した後に使用されます。したがって、データをシミュレートし (サンプル サイズ、想定平均値と SD (100*SD/平均値 < 17) に基づいて)、その間隔を使用して上限が 17 未満かどうかを確認できます。上限が 17 未満である場合、その実行はカウントされます。 「成功」として。次に、「成功」となったシミュレーションの実行数を追跡しながら、そのようなシミュレーションを何千回も実行します。したがって、検出力は、その平均、SD、およびサンプルサイズの = (成功数 / シミュレーション数) となります。次に、さまざまなサンプル サイズに対してそのシミュレーションを繰り返します。そうすれば、サンプル サイズ (その仮定された平均と標準偏差) の関数として検出力が得られます。次に、十分に高い検出力 (多くの場合 > 80% ですが、より高い値を選択することもできます) になるようにサンプル サイズを選択します。ここで考えるべきことがたくさんあります。上記のスクリプトは Vangel が推奨する方法を使用しています。
ヴァンゲル、マーク G. (1996)正規変動係数の信頼区間、The American Statistician 15(1) 21-26。
Vangel の記事が見つからない場合は、こちらの (3) を参照してください。
https://www.itl.nist.gov/div898/software/dataplot/refman1/auxillar/coefvacl.htm
または、(Vangel を使用して) 独自の信頼区間の計算を作成し、n (サンプル サイズ) の関数として区間の幅がどのように変化するかを確認することもできます。次に、間隔の幅が所定の値以下になるように、またはサンプル サイズをさらに増やすことで精度 (間隔の幅) の利益が減少するまで、十分な大きさの n を選択します。これらは主観的な考慮事項であり、明確なルールはありません。
先ほども言いましたが...ここでは考えなければならないことがたくさんあります。
Re: サンプルサイズの決定私は 17% CV を中間精度とする分析試験方法を使用しています。目標は、この試験方法に適した対照材料の新しいロットを認定することであり、ばらつきを考慮して何回の試験/実行を行う必要があるかを知りたいと考えています。現在のロットの範囲は 2.1 ～ 6.2 ng/mL
1- サンプルテスト 1 回
2- 正規分布
3- H0: データセットの cv 値は < 17
Re: サンプルサイズの決定こんにちは@DFereidouni : 適切に対応できるよう、より詳しい内容を提供して、あなたがやろうとしていることを正確に詳しく説明してもらえますか?さらに：
1. これは電力の計算ですか? 1 つのサンプル、2 つのサンプル、k 個のサンプル?
2. 仮定される分布は対数正規ですか?普通？
3. テストしたい仮説 (帰無仮説と代替仮説) は何ですか?
