Che cosa
erano
andando
A
parlare
Di
Oggi
È
a semplice introduzione A campione misurare pensiero.
Poi BENE Aspetto A due esempi; uno, confrontando IL Significare Di due popolazioni,
E IL secondo, guardare A a studio con a proporzione punto finale,
E BENE avvolgere su con Alcuni aggiuntivo pensieri.
A domanda Io sono Spesso chiesto È, Che cosa campione misurare Fare I Bisogno?
Uno Potrebbe pensare, "OH, questo è facile. Appena utilizzo a campione misurare calcolatrice."
Ma Aspettare a secondo.
Perché fa JMP chiamata campione misurare calcolatrici esploratori?
Perché Sono Essi In IL DOE menu? Quale uno Fare I utilizzo?
BENE, andiamo parlare Di Alcuni campione misurare nozioni di base.
A campione misurare È calcolato precedente A corsa a studio.
A studio È UN sperimentare progettato avanti Di tempo.
Questo è Perché loro sono In IL DOE menu.
Campione misurare dipende SU IL obiettivo Di a studio.
I Spesso chiamata Questo, Sono Voi fabbricazione a 5 dollari decisione O a $50 milioni decisione?
Sono Voi guardare A a normativo sdoganamento,
a pubblicazione, UN Ricerca e sviluppo domanda, O a semplice esplorazione?
Cosa c'è IL primario punto finale Di tuo studio? Che cosa Sono Voi provando A spettacolo?
Come È tuo studio progetto? Che cosa Sono tuo risultato ipotesi?
Questi Potrebbe Essere basato SU precedente conoscenza,
a pilota dati, O Spesso, O Appena semplicemente indovinare.
Campione misurare È a rischio-beneficio esplorazione.
Questo è Perché loro sono chiamato campione misurare esploratori.
Voi Volere A esplorare
Come diverso ipotesi Sono andando A impatto tuo campione misurare.
Ora, Di più È generalmente Meglio,
Ma COME Noi Tutto Sapere, Di più costi Di più, E Di più Potrebbe non Essere possibile.
Andiamo inizio con a semplice esempio
Di dimensionamento IL studio per confrontando due significa.
BENE A IL Adatto Y di X piattaforma,
E BENE Aspetto A IL Energia Esploratore per due indipendente campione significa.
Questo campione misurare esempio È basato SU
a vero situazione Dove a azienda È In IL Ricerca e sviluppo fase.
Loro sono facendo a campione collezione studio. Quello Potevo Essere sangue, nasale tamponi, saliva.
C'è NO primario punto finale Perché suo UN Ricerca e sviluppo studio.
Loro sono Ancora In IL Ricerca e sviluppo fase, Ma Essi Bisogno a campione, a energia analisi.
Essi erano chiesto per energia analisi di IL entità Quello È considerando
finanziamento IL progetto.
Come Potere Noi fornire a energia analisi senza a primario ingresso?
BENE, migliore Pensiero Qui È uno,
Noi Potevo Dire, "EHI, Noi non posso Fare a energia analisi,"
O, sapendo Quello IL finanziamento entità vuole a energia analisi
A spettacolo Quello noi abbiamo Pensiero Di IL studio E noi abbiamo Pensiero Di Come molti persone
erano chiedendo loro A iscriversi, Noi Potevo generare a ricerca punto finale.
In Quello caso, erano andando A chiedere, "Potere I distinguere IL differenza In significa
fra Mio malato E salutare soggetti per Alcuni primario biologico marcatori?"
BENE utilizzo IL campione misurare da IL energia analisi
E IL previsto prevalenza Di malattia A giustificare IL numero
Di soggetti, erano richiedendo A iscriversi In IL studio.
I Bisogno A capire test per confrontando A indipendente significa,
E I Bisogno a calcolatrice per IL energia Di a test A confrontare A indipendente significa.
Che cosa I Piace A chiedere me stessa È Se I avevo dati, Che cosa volevo I Fare?
Se I capire Che cosa analisi Io sono andando A Fare,
questo è andando A aiuto Me determinare Che cosa campione misurare I Bisogno.
A volte tu lo farai Avere pilota dati,
E A volte Voi Potere Appena Fare su dati A aiuto Voi figura fuori
Che cosa analisi Sono Voi andando A Fare E Che cosa campione dimensionamento Dovrebbe Voi Fare.
Andiamo Prendere a Aspetto A Questo.
Io sono andando A aprire a dati tavolo, E Questo È Appena generato dati.
Io ho avuto a malato… I Avere 15 malato pazienti E 15 salutare pazienti.
Io sono andando A Fare a Adatto Y di X.
Malato Fare a coppia Di cose Qui: Nostro allineare, Io sono andando A irrigazione Mio punti,
Io sono andando A correre a Test T, E I Piace A Aspetto A IL densità.
Ecco due esempi Di Che cosa Alcuni dati Potrebbe Aspetto Piace.
SU IL Sinistra È a abbastanza separati popolazioni
Di risultati, IL biomarcatore numero uno.
IL differenza È Di 2, 2.5.
Questi erano generato da a normale distribuzione
COME erano IL quelli SU IL mano destra lato.
Qui, IL differenza È a poco meno.
Voi Potere Vedere In Entrambi luoghi,
Noi volevo concludere Quello c'è a differenza fra questi due popolazioni.
IL uno SU IL Giusto essendo più vicino insieme
È Più forte A differenziare di IL uno SU IL Sinistra.
Noi usato a Test T per Quello.
Ora IL domanda diventa,
Come molti campioni volevo I Bisogno
Se Io sono andando A correre Questo sperimentare?
Ancora, andiamo Aspetto A Quello.
Permettere Me Appena fare un passo Attraverso Mio Flusso di lavoro Costruttore
COSÌ Esso chiude giù Nostro dati tavoli.
DOE Campione Misurare Esploratore p potenza.
I Volere energia per due indipendente campione significa.
I tiro Quello su, tu lo farai Vedere Quello c'è abbastanza a pochi cose A Aspetto A.
Primo, Noi Avere IL test tipo. Suo andando A Essere bilaterale.
Nostro Alfa È 0,05,
E IL gruppo popolazione standard deviazioni Sono non assunto A Essere conosciuto.
Erano indovinare A quelli.
A calcolare Mio campione misurare, I Bisogno A riempire In Questo informazioni.
Questo È Mio calcolatrice parte. I Avere due gruppi.
Io sono andando A inizio Sopra Qui SU IL mano destra lato.
I Avere due gruppo standard deviazioni A Mettere In stime per.
Io sono andando A assumere Quello uno gruppo È meno variabile di IL altro gruppo.
Prossimo, I Bisogno A riempire In IL differenza A rilevare.
Qui, Io sono usando standard deviazione unità,
E Io sono andando A Dire I Volere A rilevare a uno standard deviazione unità differenza.
Prossimo, Io ho avuto Giusto Ora campione misurare Di 30 In ogni gruppo
Quello dà Me a molto alto energia.
Io sono andando A inferiore Questo energia A 90,
E I Vedere Quello per a energia Di 90 A rilevare a differenza Di uno
fra questi due gruppi, I Bisogno a campione misurare
Di 15 soggetti In ogni gruppo.
Quello sembra ragionevole.
Ora, Voi Potere Aspetto A questi grafica A Vedere Quello
Come tuo supposizioni, tuo ipotesi Potrebbe impatto IL energia Di tuo studio.
Noi Potere Vedere Quello IL standard deviazioni Avere abbastanza a morso Di impatto.
COME Mio standard deviazione aumenta,
COSÌ Mio dati diventa Di più diffusione fuori, Mio energia diminuisce.
Suo andando A Essere Più forte A rilevare Questo differenza.
Voi Potere Vedere erano A a dolce macchiare In IL campione misurare.
COME I aumento IL campione misurare,
Mio energia È andando A aumento, Ma non terribilmente notevolmente.
COME I diminuire, Se I andato giù A Di 10,
Mio energia È andando A andare giù A Di otto.
Ma andiamo andare Indietro A IL punto Ora.
I Volere Di 15 campioni per gruppo.
In Questo esempio, A Ottenere 15 positivo campioni
da a studio Dove Io sono iscriversi persone,
E Se I Avere a 10 % prevalenza valutare
Di malattia Sopra IL studio periodo, I volevo Bisogno Di 150 soggetti.
Se IL prevalenza era Basso O Dire, soltanto 5%, Poi I volevo Bisogno 300 soggetti.
Ancora, campione misurare È a rischio beneficio calcolo,
COSÌ Noi Volere A considerare vario campione dimensioni.
Tutto Giusto, Ora A Nostro secondo esempio.
Questo È dimensionamento a studio con a proporzione punto finale.
BENE utilizzo IL distribuzione piattaforma
E BENE utilizzo IL Intervallo Esploratore per uno campione proporzione.
Questo È basato SU IL domanda Di Come molti campioni Fare I Bisogno
A dimostrare sensibilità E specificità per normativo archiviazione?
I Fare a quantità Di lavoro In diagnostica.
In diagnostica, sensibilità È semplicemente IL proporzione Di positivo casi
Quello tuo test chiamate positivo, E IL specificità È IL proporzione
Di negativo casi Quello tuo test chiamate negativo.
Noi generalmente calcolare campione misurare per ogni Di questi metrica individualmente,
E Poi Noi aggiungere per IL totale campione misurare per a retrospettiva studio
Dove Io ho Già avuto campioni, Forse In a congelatore O da a partner,
E Io sono Appena andando A tiro fuori IL quelli Quello I Bisogno.
Per a prospettico studio, Ancora, Noi volevo utilizzo IL prevalenza
A calcolare IL totale numero Di soggetti A iscriversi,
allo stesso modo COME Noi fatto In IL scorso esempio.
Ancora, Noi Bisogno Alcuni preliminare informazioni.
IL obiettivo Di Questo studio È a normativo archiviazione,
COSÌ a alto livello Di prova È necessario.
Poi Questo particolare industria settore, I Bisogno A dimostrare
Quello IL inferiore fiducia limite per sensibilità E specificità
È maggiore di 80 %.
IL studio progetto È a retrospettiva studio.
Suo a revisione Di TC scansione .
IL ipotesi Sono Quello IL sensibilità Di identificazione
IL risultato È 0,9 E specificità È 0,85.
I Bisogno A capire IL fiducia intervallo COME UN risultato,
E I Bisogno a calcolatrice per fiducia intervallo per proporzione.
Ancora, IL domanda, Se I avevo dati, Che cosa volevo I Fare?
Andiamo Aspetto A Quello.
Ancora, I generato Alcuni dati.
I Avere a riferimento standard Dove I avevo Di 145 negativo campioni
E 144 positivo casi O campioni.
Poi I Avere IL test risultati, positivo E negativo.
Voi Potere Vedere loro sono non perfetto.
Alcuni Di IL casi Quello IL test chiamate negativo Sono In realtà positivo,
E Alcuni Di IL casi Quello IL test chiamate positivo Sono In realtà negativo.
Come volevo I Aspetto A Questo?
BENE, I Potevo tabulare Esso
E Venire su con IL % Di positivo casi Quello IL test chiamate positivo
E IL % Di negativo casi Quello IL test chiamate negativo.
Ma I Volere fiducia intervalli.
Io sono andando A utilizzo IL distribuzione piattaforma,
E Io sono andando A Aspetto A IL proporzione In IL test casi di IL riferimento caso.
Ancora, andiamo aggiungere…
Noi Volere A aggiungere, Scusa, sbagliato rosso triangolo menu.
Noi Volere A aggiungere fiducia intervalli,
E I tenuto giù Mio Controllare chiave A trasmissione quelli.
Ora I Potere Aspetto E Vedere cosa c'è andando SU Qui.
Per IL casi Quello di IL riferimento Sono positivo,
IL nuovo metodo chiamate 135 Di quelli positivo, COSÌ 93,75,
E I Avere Mio fiducia intervallo Quello va da 88-96,6
Tu lo farai Vedere Questo nota Qui Quello dice, calcolato usando punto fiducia intervalli.
Poi IL cosa A nota Qui
È Quello a punto fiducia intervallo È non simmetrico.
Noi Potere Aspetto A Quello.
Qui I generato a grafico,
E Voi Potere Vedere Quello Quando erano A IL Basso FINE,
COSÌ a probabilità Di 0,1,
Voi Potere Vedere Quello IL superiore fiducia limite È più alto
COME confrontato A IL punto stima di IL inferiore fiducia intervallo.
IL punto stime Sono non centrato In IL mezzo Di questi fiducia intervalli.
Questo è Appena IL natura Di Questo nucleo fiducia intervallo.
IL domanda Ora È,
Come molti campioni Fare I Bisogno A spettacolo Quello
Mio inferiore fiducia limite È A meno 0,8, dato IL ipotesi Di Qui
Noi avevo per sensibilità, Quale È IL positivo lato,
Quello Noi erano andando A Essere maggiore di 0,9, E SU IL negativo lato
Quello Noi erano andando A Essere maggiore di 0,85.
Qui Noi Potere Vedere Quello A 0,85, Mio inferiore fiducia limite È soltanto 0,78.
I volevo Bisogno a pochi Di più campioni In ordine A
spettacolo Quello Mio inferiore fiducia limite È maggiore di 0,8.
Ancora, IL domanda È Ora Quello I capire Che cosa Io sono guardare per
È Come tanto dati Dovrebbe I raccogliere?
Andiamo andare A DOE Campione Misurare Esploratore,
fiducia intervalli per uno campione proporzione.
Andiamo Mettere In Questo esempio Qui.
Andiamo Mettere In Nostro proporzione Di 0,9375,
E IL campione misurare Quello Noi avevo usato Qui, Quale era 144.
I avevo Sinistra IL intervallo tipo COME bilaterale,
fiducia intervalli, fiducia livello È 95 %.
Con IL campione misurare Di 144, Se Mio proporzione viene fuori A Essere 93,75,
Mio margine Di errore È 0,04.
Va bene, cosa c'è margine Di errore?
Margine Di errore È IL metà larghezza Di IL fiducia intervallo.
Se Esso era a simmetrico fiducia intervallo,
Esso volevo Essere tuo più O meno valore Sopra tuo punto stima.
Ma In IL caso Di a punto fiducia intervallo,
E questo è Che cosa Questo calcolatrice È basato SU,
Questo È IL metà larghezza Di tuo fiducia intervallo.
Ma Noi Potere Vedere Quello…
Con IL 93,75, IL margine Di errore Di 0,04,
suo non semplicemente a meno 0,04 da Questo 93,75
Perché Noi notato Quello Quando Noi fatto Questo calcolo
Quello Nostro inferiore fiducia limite era 0,88.
Questo campione misurare È Di più di sufficiente per Che cosa Noi necessario.
Noi soltanto necessario a fiducia limite Di 0,8. Andiamo Fare Quello calcolo.
Andiamo Mettere In Nostro assunto valore Di 0,9,
E andiamo Mettere In a margine Di errore Di, Dire, 0,08.
Noi Sapere Quello 0,1 È andando A sottovalutare Nostro campione misurare.
Se Noi Fare Questo E Noi Dire, Tutto Giusto, per a proporzione Di 0,9,
margine Di errore È 0,08, Nostro campione misurare, Esso dice, È 56.
Va bene, BENE, andiamo ricontrollare Quello.
A Fare Quello,
I costruito a calcolatrice
Dove I Potere Mettere In Mio assunto proporzione E I Potere Mettere In Questo valore Di 56.
Se I correre Questo distribuzione,
E Che cosa I fatto Qui È I Avere UN risultato Di uno E zero, E I Avere a frequenza.
Se I rilancio Questo,
I utilizzo IL risultato E I utilizzo IL frequenza colonna
A Dare Me IL distribuzione COME Se I avevo 51 anni E sei zeri In Mio dati file.
BENE, Che cosa fa Quello Aspetto Piace?
Con a campione misurare Di 56,
a proporzione Di Di 0,9, Mio inferiore fiducia limite,
usando a punto fiducia intervallo È 0,78.
Questo campione misurare Di 56 dà Me IL precisione Quello I chiesto per,
IL margine Di errore Di 0,08, Ma Esso non lo fa abbastanza Dare Me
IL inferiore limite SU Questo fiducia intervallo Quello I Bisogno per Questo situazione.
Andiamo Mettere In a leggermente più grande campione misurare.
Andiamo Fare Questo 65.
Quello dà Me a margine Di errore Di 0,074, Quale È leggermente più stretto di IL 0,08,
E andiamo Vedere Che cosa Quello sembra Piace In Mio punto fiducia intervallo.
Se I Fare Quello, Ora I Vedere Quello Mio inferiore fiducia limite È Sopra IL 0,8.
IL punto Di Questo era non A…
IL punto Di Questo era Veramente A spettacolo Voi Quello suo importante A capire
Che cosa Esso È tu sei provando A spettacolo, E suo importante A capire
Che cosa È Esso Quello tuo campione misurare calcolatrice È fornendo A Voi.
Là Sono campione misurare calcolatrici Tutto Sopra IL Internet.
Poi In JMP, Noi Avere a Totale massacrare Di campione misurare calcolatrici,
esploratori A Aspetto A.
Suo importante A capire Che cosa È tuo punto finale,
Che cosa Sono Voi provando A risolvere, E Che cosa È Esso Quello tuo calcolatrice
È calcolo per Voi.
Una volta Voi Fare Quello, Poi tu sei Meglio informato
per fabbricazione decisioni COME A Come molti campioni Fare Voi Veramente Bisogno.
Andiamo fine su con Appena a pochi breve commenti SU aggiuntivo argomenti.
Altro modi Quello Voi Potere Ottenere A campione misurare.
Uno È simulazione.
Voi Potere utilizzo pilota dati A definire distribuzioni,
utilizzo casuale numero generatori A generare a studio basato SU quelli distribuzioni.
Poi Voi Potere analizzare Quello dati A Vedere Se tuo punto finale È Di.
È Esso Di? SÌ O NO?
Poi Voi Potere ripetere Quello Alcuni grande numero Di volte
E calcolare IL porzione Di volte, tuo punto finale È Di.
In a senso, tuo energia.
Come probabile Sono Voi A Incontrare tuo punto finale dato tuo ipotesi?
I Piace A Fare Quello. Simulazione È utile.
Ancora, Tuttavia, suo Tutto basato SU tuo ipotesi.
Se tuo ipotesi Sono sbagliato, tuo campione misurare Maggio non Essere grande Abbastanza.
Un altro cosa Quello Spesso succede È Quello Noi Avere A Fare
IL migliore allocazioni Di Che cosa Noi Avere.
Noi Maggio Avere 1.000 campioni In IL congelatore
E Noi Sapere Che cosa loro risultati Sono E Noi Volere A test loro SU a nuovo test
O Noi Volere A sviluppare a nuovo test.
Come molti Potere Noi utilizzo A treno UN algoritmo?
Come molti Fare Noi Bisogno A utilizzo A convalidare Quello algoritmo?
A volte Noi Avere A Prendere IL campione numeri Quello Noi Avere.
Utilizzo IL campione misurare esploratori A valutare Che cosa Voi Potrebbe Essere capace A concludere,
E Poi utilizzo quelli risultati A decidere Se Che cosa Voi Avere È sufficiente A procedere
con IL esperimenti
E IL sviluppo Di tuo test O prodotto.
Questo è Che cosa I Avere SU campione misurare. Suo Di più di a numero.
Suo basato SU Che cosa Esso È tu sei provando A decidere
E Come tu sei andando A analizzare IL dati una volta Voi Ottenere Quello dati.
Suo UN esplorazione, Voi Volere A Prendere in account
Come Fare quelli ipotesi Quello Voi Fare impatto quelli campione dimensioni
E siepe tuo scommesse per a Grande risultato.
Grazie Voi, E questo è Esso.
