표본 크기 및 통계적 능력안녕,
저는 특정 관심량을 실험 데이터와 비교하여 유한 요소 모델 검증 연구를 수행했습니다. 저는 모델의 평균 예측 오차를 평가하기 위해 18개의 다른 샘플에 대해 이 연구를 수행했습니다. 실제 샘플과 시뮬레이션 샘플은 종속적입니다.
18개가 통계적으로 유의미한 샘플 수인지 평가하고 싶습니다.
전력을 어떻게 계산할 수 있나요?
도움을 주셔서 감사합니다
기본 데이터 분석 및 모델링예측 모델링 및 머신 러닝Re: 표본 크기 및 통계적 능력먼저, 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 질문에 답변할 수 없기 때문에 큰 도움이 되지 않을 것입니다. 누락된 정보가 있습니다.
1. 통계적으로 유의미하다는 것은 무엇을 의미합니까?
2. 몇 개 중 18개를 샘플링했나요?
3. 샘플은 어떻게 수집되었나요?(무작위, 체계적 등)
4. 모델을 어떻게 사용하고 싶으신가요? 미래 결과를 예측하고 싶으신가요? 샘플에 존재하는 변형을 설명하시겠습니까?
5. 프로세스가 안정적입니까?
6. 당신은 어떤 알파와 베타 위험을 감수할 의향이 있습니까?
7. 실험이 반복되었나요? 그렇다면 어떤 추론을 통해 반복되었나요? 그 추론이 미래 상황을 대표하나요?
8. 측정 시스템 오류를 알고 계십니까?
통계적 유의성은 조건부 진술입니다.
Re: 표본 크기 및 통계적 능력안녕하세요 Statman,
답변 감사합니다. 제 답변은 아래에서 확인하실 수 있습니다.
1. 통계적으로 유의하다는 것은 무슨 뜻인가요? Power > 0.8
2. 가능한 모든 기하학적 가능성 중에서 18개를 샘플링했습니까? 목표는 그 18개 샘플 내에 가능한 가장 넓은 설계 공간을 포함하여 모델에서 얻은 예측이 정확하고 정밀하다는 것을 입증하는 것이었습니다.
3. 샘플은 어떻게 수집되었나요?(무작위, 체계적 등) 무작위로 수집되었지만 #2에 대한 응답을 참조하세요.
4. 모델을 어떻게 사용하고 싶으신가요? 미래 결과를 예측하고 싶으신가요? 샘플에 존재하는 변이를 설명하고 싶으신가요? 미래 결과를 예측하고 싶으신가요 ?
5. 프로세스가 안정적입니까? 여기서 무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다.
6. 당신이 감수할 수 있는 알파 및 베타 위험은 얼마입니까? 0.05 및 0.2(0.8의 거듭제곱)
7. 실험이 반복되었나요? 그렇다면 어떤 추론을 통해 반복되었나요? 그 추론이 미래 상황을 대표하나요?
8. 측정 시스템 오류를 알고 계십니까? 모델에 의한 평균 절대 오차 예측은 8.1%입니다. 평균 실험 변동성은 5.0%였습니다.
도움이 되길 바랍니다
Re: 표본 크기 및 통계적 힘안녕하세요 @TraceMatrices73 . 저는 여기서 약간의 명확성이 필요합니다. 당신은 power > 0.8이 당신이 추구하는 것이라고 말합니다.
Power = 확률(Ha가 참일 때 H0를 기각). 귀무가설과 대안가설은 각각 H0와 Ha입니까? 실제적으로 Ha는 "증명"하려는 것이고 H0는 Ha의 반대입니다.
Re: 표본 크기 및 통계적 능력안녕하세요 MRB님,
귀하의 메시지에 감사드립니다.
제가 증명하고자 하는 것은 모델에서 얻은 예측이 실험 결과와 잘 상관관계가 있다는 것입니다. 예를 들어, 이는 0.9보다 큰 클래스 내 상관 계수로 입증될 수 있습니다. 대안 가설은 모델에서 얻은 예측이 실험 결과와 잘 상관관계가 없다는 것입니다.
Re: 표본 크기 및 통계적 힘안녕하세요 @TraceMatrices73 : 훌륭합니다. 우리가 작업할 수 있는 무언가입니다! 우리 모두가 같은 페이지에 있는지 확인하기 위해...단방향 임의 효과 ANOVA의 경우 ICC는 다음과 같이 정의됩니다.
V(b) = 그룹/클래스/기타 간의 분산이라고 하자.
V(w) = 그룹/클래스/기타 내 분산이라고 하자.
V(t) = 총 분산 = V(b) + V(w)라고 하자.
그러면 ICC = V(b)/V(t).
그러면 당신의 가설은 다음과 같습니다.
H0: ICC <= 0.9
만약: ICC > 0.9
우리는 같은 페이지에 있습니까? 그렇다면 그룹/클래스는 무엇입니까? 즉, 일원 분산 분석에서 범주형 요인/효과는 무엇입니까?
