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Dimensione del campione e potenza statistica

CIAO,

Ho condotto uno studio di convalida del modello a elementi finiti confrontando una certa quantità di interesse con dati sperimentali. Ho condotto questo studio per 18 campioni diversi per valutare l'errore di previsione medio del modello. I campioni reali e simulati sono dipendenti.

Voglio valutare se 18 fosse un numero di campioni statisticamente significativo.

Come posso calcolare la potenza?

Grazie per l'aiuto

Analisi e modellazione dei dati di baseModellazione predittiva e apprendimento automaticoRe: Dimensione del campione e potenza statistica

Innanzitutto, benvenuto nella community. Non ti sarò di grande aiuto perché non posso rispondere alla tua domanda. Mancano alcune informazioni:

1. Cosa intendi per statisticamente significativo?

2. Ne hai campionati 18 su quanti?

3. Come sono stati acquisiti i campioni (in modo casuale, sistematico, ecc.)

4. Cosa vuoi fare con il tuo modello? Prevedere risultati futuri? Spiegare la variazione presente nei campioni?

5. Il processo è stabile?

6. Quali rischi alfa e beta sei disposto ad assumerti?

7. Il tuo esperimento è stato replicato? Se sì, su quale inferenza? Tale inferenza è rappresentativa delle condizioni future?

8. Conosci l'errore del tuo sistema di misura?

La significatività statistica è un'affermazione condizionale.

Re: Dimensione del campione e potenza statistica

Ciao Statman,

Grazie per la tua risposta. Puoi trovare le mie risposte qui sotto:

1. Cosa intendi per statisticamente significativo? Potenza > 0,8

2. Hai campionato 18 di quanti? Di tutte le possibili possibilità geometriche. L'obiettivo era includere lo spazio di progettazione più ampio possibile all'interno di quei 18 campioni per poter dimostrare che le previsioni ottenute dal modello erano accurate e precise.

3. Come sono stati acquisiti i campioni (in modo casuale, sistematico, ecc.) In modo casuale, ma vedere la risposta al n. 2

4. Cosa vuoi fare con il tuo modello? Prevedere risultati futuri? Spiegare la variazione presente nei campioni? Prevedere risultati futuri

5. Il processo è stabile? Non sono sicuro di cosa intendi qui?

6. Quali rischi alfa e beta sei disposto ad avere? 0,05 e 0,2 (potenza 0,8)

7. Il tuo esperimento è stato replicato? Se sì, su quale inferenza? Tale inferenza è rappresentativa delle condizioni future?

8. Conosci l'errore del tuo sistema di misurazione? La previsione dell'errore assoluto medio del modello è dell'8,1%. La variabilità sperimentale media è stata del 5,0%.

Spero che questo aiuti

Re: Dimensione del campione e potenza statistica

Ciao @TraceMatrices73 . Per me, qui è necessaria un po' di chiarezza. Dici che quello che cerchi è una potenza > 0,8.
Potenza = Probabilità (rifiuta H0, dato che Ha è vero). Quali sono le ipotesi nulla e alternativa, H0 e Ha, rispettivamente? In pratica, Ha è ciò che vuoi "dimostrare", e H0 è l'opposto di Ha.

Re: Dimensione del campione e potenza statistica

Ciao MRB,

Grazie per il tuo messaggio.

Ciò che voglio dimostrare è che le previsioni ottenute dal modello sono ben correlate con i risultati sperimentali. Ad esempio, questo potrebbe essere dimostrato con un coefficiente di correlazione intraclasse maggiore di 0,9. Un'ipotesi alternativa è che le previsioni del modello non siano ben correlate con i risultati sperimentali.

Re: Dimensione del campione e potenza statistica

Ciao @TraceMatrices73 : Ottimo, è qualcosa con cui possiamo lavorare! Per essere certi che siamo tutti sulla stessa pagina...per un'ANOVA a effetto casuale unidirezionale, l'ICC è definito come segue.

Sia V(b) = Varianza tra gruppi/classi/altro.

Sia V(w) = Varianza all'interno di gruppi/classi/altro.

Sia V(t) = Varianza totale = V(b) + V(w).

Quindi ICC = V(b)/V(t).

E le tue ipotesi sono quindi:

H0: CCI <= 0,9

Se: ICC > 0,9

Siamo sulla stessa pagina? Se sì, quali sono i gruppi/classi? Cioè, qual è il fattore/effetto categoriale nell'ANOVA unidirezionale?