計算樣本量請需要你的建議
我需要計算旨在評估控制新設備能力的實驗的最小受試者數量。
群體中的平均成功率未知，假設是完全隨機的 50%。
我們聲稱設備的控制能力至少為80%。在實驗中。
每位受試者接受 15 次嘗試，其中有成功或失敗的可能性，然後計算每位受試者的平均成功次數。
如果 alpha = 0.05 且效力為 0.8，應進行何種統計檢定以及所需的最少試驗數和受試者數是多少。基本上，這裡有兩個相互影響的問題：
- 每位受試者需要進行多少次嘗試才能計算他的平均值
- 給定 1，實驗需要多少受試者，其中原假設為 H0=0.5 備擇假設 H1=0.8
為了計算每位受試者需要多少次試驗，我正在考慮使用常數0.5 和備擇假設0.8 進行二項式比較檢定計算平均值後，我考慮是否Z 檢定> 比例：與常數的差異（一個樣本案例）
基礎資料分析與建模實驗設計可靠度分析回覆：計算樣本量嗨@yaron ：歡迎來到社區！這裡有很多東西需要解壓縮。為了清楚起見，我有一些問題/評論/等等。沒有特定的順序。
1. 你到底想展示/證明什麼？你說“群體中的平均成功率是未知的，假設是完全隨機的50%。我們聲稱控制設備的能力至少是80%。”
一方面你說假設是 50%，另一方面你又聲稱是 80%。當你說你聲稱 80% 的人有能力控制該設備時，你的這個 80% 的依據是什麼？如果您試圖證明群體中的成功率 >50%，則假設為：
H0：p=50%
哈：p>50%
那麼冪就是 Prob（拒絕 H0，假設 Ha 為真）。然後你為一些 p>50% 的實驗提供動力。
如果要證明人群中至少有80%具有控制設備的能力，那麼假設是：
H0：p=80%
哈：p>80%。
換句話說，Ha就是你想要證明的。
2. 為什麼要對每科取平均值？給定受試者的 n=15（在您的示例中）試驗不是獨立的，並且大概也在進行學習；如果每個受試者在嘗試更多次時能夠更好地控制設備，那麼在某些時候他們將始終正確，因此隨著 n 變大，該受試者的平均值也會變大。不好。如果您對人群中的成功率感興趣，則無需取平均值；每個主題 n=1 就可以了，也不會強迫您走上正常近似的道路。也就是說，招募這樣的試驗很難嗎？
