«power-analysis» etiketlenmiş sorular

Belirli koşullar altında gücü - yanlış olduğu düşünüldüğünde sıfır hipotezini reddetme olasılığı - hesaplayarak istatistiksel bir testin kalitesi üzerine bir araştırma. Güç analizi genellikle nominal bir güç seviyesine ulaşmak için gereken örnek boyutunu belirlemek için bir çalışma planlanırken kullanılır (ör.80%) belirli bir efekt boyutu için. Birçok durumda teorik hesaplamalar zorlaştırılır, bu nedenle güç analizi simülasyon ile yapılır.

1
İki örnek oranlarının karşılaştırılması, örnek büyüklüğü tahmini: R ve Stata
İki örnek oranlarının karşılaştırılması, örnek büyüklüğü tahmini: R ve Stata Örnek boyutları için aşağıdaki gibi farklı sonuçlar aldım: içinde R power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Sonuç: n = 160.7777n=160.7777n = 160.7777 (yani 161) her grup için. In Stata sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) …
1
Proteomikte güç mü?
Hibeler genellikle önerilen bir numune büyüklüğünü desteklemek için güç analizi gerektirir. Proteomikte (ve çoğu -omikte), 10 numunede ölçülen 100'den 1000'e kadar özellik / değişken vardır (belki 100'ler, ancak olası değildir). Ayrıca, bu ölçüm birimlerinin bazılarının (örn., Proteinlerin spektral sayıları) normal olarak dağıtılmadığı bilinmektedir ve bu nedenle analiz için parametrik olmayan …
2
SD ortalamadan büyük, negatif olmayan ölçek
Laboratuvarımın çalıştırmak istediği çalışmalara çok benzer bir çalışmayı bildiren bir makale verildi. Ancak, ilgi değişkeni olan Süre için, SD'lerin ortalamadan daha büyük olduğunu fark ettim ... çünkü bu dakika cinsinden ölçülen süre asla negatif olamaz ve bu benim için çok garip görünüyor. Bu durumun bildirildiği 2 çalışmada gerçekleşti. Bunun ötesinde, …
3
Bir normallik testinin gücünü değerlendirme (R'de)
R'deki farklı örnek büyüklüklerine göre normallik testlerinin doğruluğunu değerlendirmek istiyorum (normallik testlerinin yanıltıcı olabileceğinin farkındayım ). Örneğin, Shapiro-Wilk testine bakmak için, aşağıdaki simülasyonu yapıyorum (sonuçları çizerken) ve örnek boyutu arttıkça boş değerlerin reddedilme olasılığının azaldığını umuyorum: n <- 1000 pvalue_mat <- matrix(NA, ncol = 1, nrow = n) for(i in …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.