サンプルサイズと統計的検出力こんにちは、
私は、特定の関心対象量を実験データと比較することにより、有限要素モデルの検証研究を行いました。モデルの平均予測誤差を評価するために、18 の異なるサンプルに対してこの研究を実施しました。実際のサンプルとシミュレートされたサンプルは相互に依存しています。
18 が統計的に有意なサンプル数であったかどうかを評価したいと思います。
電力を計算するにはどうすればいいですか?
ご協力いただきありがとうございます
基本的なデータ分析とモデリング予測モデリングと機械学習サンプルサイズと統計的検出力についてまず、コミュニティへようこそ。あなたの質問に答えることができないので、あまりお役に立てません。情報が不足しています:
1. 統計的に有意とはどういう意味ですか?
2. 何個中 18 個をサンプリングしましたか?
3. サンプルはどのように取得されましたか（ランダム、体系的など）
4. モデルで何をしたいですか? 将来の結果を予測しますか? サンプルに存在する変動を説明しますか?
5. プロセスは安定していますか?
6. どのようなアルファリスクとベータリスクを負っても構わないと思いますか?
7. 実験は再現されましたか? 再現された場合、どのような推論に基づいて行われましたか? その推論は将来の状況を反映していますか?
8. 測定システムの誤差を知っていますか?
統計的有意性は条件付きのステートメントです。
サンプルサイズと統計的検出力についてこんにちは、スタットマンさん。
ご返信ありがとうございます。私の回答は以下に記載されています。
1. 統計的に有意とはどういう意味ですか?検出力 > 0.8
2. いくつの中から 18 個をサンプリングしましたか?考えられるすべての幾何学的可能性のうちです。目標は、モデルによって得られた予測が正確で精密であることを実証できるように、18 個のサンプル内に可能な限り広い設計空間を含めることでした。
3. サンプルはどのように取得されましたか（ランダム、体系的など）ランダムですが、#2 の回答を参照してください
4. モデルで何をしたいですか? 将来の結果を予測しますか? サンプルに存在する変動を説明しますか?将来の結果を予測します
5. プロセスは安定していますか?ここで何を意味しているのかわかりません。
6. 許容できるアルファリスクとベータリスクはどれくらいですか? 0.05 と 0.2 (検出力 0.8)
7. 実験は再現されましたか? 再現された場合、どのような推論に基づいて再現されましたか? その推論は将来の状況を反映していますか?
8. 測定システムの誤差を知っていますか?モデルによる平均絶対誤差予測は 8.1% です。平均実験変動は 5.0% でした。
参考になれば幸いです
サンプルサイズと統計的検出力についてこんにちは@TraceMatrices73 。私にとっては、ここでの明確化が必要です。あなたが求めているのは、power > 0.8 だと言っています。
検出力 = 確率 (Ha が真である場合、H0 を棄却)。帰無仮説と対立仮説、H0 と Ha とは何でしょうか。実際には、Ha は「証明」したいものであり、H0 は Ha の反対です。
サンプルサイズと統計的検出力についてこんにちは、MRBさん
メッセージをありがとうございます。
私が証明したいのは、モデルによって得られた予測が実験結果とよく相関しているということです。たとえば、これはクラス内相関係数が 0.9 を超えることで実証できます。対立仮説は、モデルによる予測が実験結果とよく相関していないというものです。
サンプルサイズと統計的検出力についてこんにちは@TraceMatrices73 : 素晴らしい、それは私たちが取り組むことができるものです! 全員が同じ認識を持っていることを確認するために...一元配置ランダム効果 ANOVA の場合、ICC は次のように定義されます。
V(b) = グループ/クラス/その他間の分散とします。
V(w) = グループ/クラス/その他内の分散とします。
V(t) = 総分散 = V(b) + V(w) とします。
したがって、ICC = V(b)/V(t)となります。
そして、あなたの仮説は次のようになります。
H0: ICC <= 0.9
場合: ICC > 0.9
私たちは同じ考えを持っていますか? もしそうなら、グループ/クラスは何ですか? つまり、一元配置分散分析におけるカテゴリ因子/効果は何ですか?
