用于交互式地探索检验两个独立总体比例时，功效、样本量和备择比例之间的关系。请参阅“双比例检验和置信区间”指南，了解如何执行比较两个总体比例的统计检验。
样本量和功效 - 双样本比例
- 选择DOE > 样本大小探索器，然后选择功效 > 两个独立样本比例的功效。
- 选择检验类型：单侧检验或双侧检验，并选择Alpha （检验的显著性水平）。
零假设是两个比例相等。这里我们选择双侧检验，用来检验两个比例是否不相等。
该零假设和备择假设可以用符号表示为H₀ : p₁ = p₂ vs. Hₐ : p₁ ≠ p₂
- 输入 H A下的第1组和第 2 组人口比例值，作为分析的基础。
这里我们考虑比例1为 0.50，比例 2为 0.75 的情况。
- 选择要求解的参数。这里我们选择的是总样本量。
- 请输入功率值。这里我们输入的是 0.80。
显示总样本量为 110 (n 1 =55 且 n 2 =55) 的解决方案。
- 使用交互式十字线工具（或输入数值）来计算强度、样本量和假设比例，研究这些参数之间的关系，并求解许多不同的场景。
可以保存每次分析的设置和解决方案。已保存的设置表显示了在检验假设 H0: p1 = p2 与 HA: p1 ≠ p2 时执行的五种不同分析的结果。
1. 假设 p1=0.50 且 p2=0.75，要达到 80% 的功效，需要多大的样本量？
答案：110（n1 = 55 且 n2 = 55）
2. 假设 p1=0.50，p2=0.75，每组样本量为 25 时，统计功效是多少？答案：统计功效 = 47.2%
3. 假设 p1=0.50 且 p2=0.65，要达到 80% 的功效，需要多大的样本量？
答案：335（n1 = 167，n2 = 168）
4. 如果每组样本量为 100，则第 2 组的比例与 0.50 的差异，在 80% 的统计功效下可以检测出来吗？
答案：0.69
注意：要确定置信区间达到所需误差幅度所需的样本量，可以使用DOE > 样本量探索器 > 置信区间 > 两个独立样本比例的误差幅度。
访问JMP帮助中的“实验设计指南 > 样本量探索器”了解更多信息。
