Mi chiedevo se altri utenti di JMP avessero utilizzato la finestra "Dettagli alimentazione" sulla piattaforma Oneway.
A seguito della presentazione " Possiamo parlare...della dimensione del campione? " (2026-US-30MP-2930) tenuta da Dale Human al Discovery Summit 2026, ho trovato molto interessante il modo in cui ha suggerito di verificare la potenza statistica e la dimensione del campione, sia prima che dopo un'analisi. Dale ha suggerito di utilizzare lo strumento DOE > Sample Size Explorers > Power > Power for Two Independent Sample Means per verificare la potenza statistica.
Non sapevo che la piattaforma Oneway avesse l'opzione "Potenza" e che, selezionandola dal menu, si aprisse una finestra con i "Dettagli potenza"! Questo è un altro momento "OMJ!" ("Oh mio JMP ce l'aveva già!").
Utilizzando il dataset Fitness, tracciando Oxy vs Sex ed eseguendo un test t a due campioni, il valore p è basso, pari a 0,0057. Ma ora controlliamo la potenza di questo test.
Dal menu, se si seleziona "Alimentazione", viene aggiunta la sezione "Finestra Dettagli alimentazione" alla finestra Oneway:
Se selezioni "Calcola la potenza", otterrai la potenza di questo test.
Inoltre, è possibile utilizzare un'istruzione "wait-if" per incrementare gradualmente il numero di campioni. Si presenta in questo modo:
E in fondo c'è un piccolo complotto di potere!
Ricreando il problema in DOE > Sample Size Explorers > Power > Power for Two Independent Sample Means, si ottiene lo stesso valore di 0,8218 per la potenza.
È interessante anche lo script per abilitare questa funzione:
Oneway(
Y( :Oxy ),
X( :Sex ),
Means( 1 ),
Mean Diamonds( 1 ),
Power(
Alpha( 0.05 ),
Sigma( 4.74003159066053 ),
Delta( 2.53881137990873 ),
Number( 31 ),
Solve for Power,
Done
)
);
oppure per verificare gli incrementi della dimensione del campione:
Oneway(
Y( :Oxy ),
X( :Sex ),
Power(
Alpha( 0.05 ),
Sigma( 4.74003159066053 ),
Delta( 2.53881137990873 ),
Number( 31, 60, 5 ),
Solve for Power,
Done
)
);
Qualcuno ha esperienza con le altre opzioni?
- Risolvi per il numero minimo significativo
- Risolvere per il valore minimo significativo
- Livello di potenza e fiducia regolati
Vorrei aggiungere questa funzionalità al nostro corso di statistica e mi chiedevo se qualcun altro avesse già utilizzato questa opzione di menu nella piattaforma Oneway.
Grazie @MRB3855 . È utile sapere che potenza e p-value sono direttamente correlati. Non sono uno statistico di formazione, ma un ingegnere di processo con una lunga esperienza.
Propongo di insegnare questo calcolo della potenza statistica nel contesto della produzione di massa (formazione Six Sigma). Spiego come non possiamo mai essere sicuri al 100% di nulla e che avere più dati è sempre meglio. Illustro come la soglia del p-value di 0,05 (5%) sia in qualche modo arbitraria: siamo umani, ci basiamo sul numero 10, ci piace il numero 5 ed è comodo. JMP aiuta a illustrare questo concetto con i colori: per valori compresi tra 0,01 e 0,05 si usa un colore, per valori inferiori a 0,01 se ne usa un altro, giusto per sottolineare come l'intervallo tra 0,01 e 0,05 possa comunque trarre in inganno.
Inoltre, beta è spesso pari a 10, il che significa essere disposti ad assumersi un rischio maggiore con beta (perdere un segnale) rispetto ad alpha (rischio di un falso segnale e di svolgere un lavoro non necessario), perché nella produzione di massa non si smette mai di misurare. Questo è il principio del grafico SPC.
Nel contesto di un grafico SPC, esiste il rischio di reagire a un segnale che in realtà è un falso segnale (alfa), anche se nel grafico SPC l'alfa è molto più basso. D'altro canto, un responsabile spesso chiede, dopo un intervento su uno strumento, di verificare che si torni al target con il minor numero di prove possibile. Alcuni potrebbero addirittura dire entro 1 o 2 prove! Con una simulazione, mostro come, anche se uno strumento presenta uno scostamento dopo l'intervento, ci vuole tempo, in base al rumore di fondo, per rilevare un segnale effettivamente presente. È qui che mi piace illustrare la potenza. Potrebbe esserci una potenza di 0,90 per rilevare un segnale entro 12 prove, in base al delta da rilevare e al rumore di fondo (deviazione standard) nelle curve Potenza/Dimensione del campione. Ma non è una garanzia! Il grafico SPC potrebbe rilevarlo prima (sei stato fortunato) o potrebbe non rilevarlo per un periodo più lungo (sei stato sfortunato), ma alla fine più dati lo rileveranno (si veda la discussione sulla dimensione del campione).
Ecco perché concordo sul fatto che ciò che conta è la curva di potenza in funzione della dimensione del campione, e non il valore di potenza calcolato a posteriori per il test specifico.
Spero di poter dare seguito a questo post con l'andamento della discussione nelle prossime lezioni.
