คำถามติดแท็ก power

ฉันต้องการทำการวิเคราะห์พลังงานสำหรับตัวอย่างเดียวจากข้อมูลทวินามด้วย , กับโดยที่คือสัดส่วนของความสำเร็จในประชากร ถ้าฉันสามารถใช้การประมาณแบบปกติกับทวินามหรือทดสอบ แต่ด้วยทั้งคู่จะล้มเหลว ฉันชอบที่จะรู้ว่าหากมีวิธีการวิเคราะห์นี้ ฉันขอขอบคุณข้อเสนอแนะความคิดเห็นหรือการอ้างอิงใด ๆ ขอบคุณมาก!H 1 : p = 0.001 p 0 &lt; p &lt; 1 χ 2 p = 0H0:p=0H0:p=0H_0: p = 0H1:p=0.001H1:p=0.001H_1: p = 0.001ppp0&lt;p&lt;10&lt;p&lt;10 < p <1χ2χ2\chi^2p=0p=0p =0

10 hypothesis-testing  sample-size  power-analysis  power 

ฉันพบพฤติกรรมที่ขัดแย้งกันของสิ่งที่เรียกว่า "การทดสอบที่แน่นอน" หรือ "การทดสอบการเปลี่ยนแปลง" ซึ่งเป็นต้นแบบของการทดสอบฟิชเชอร์ นี่ไง ลองนึกภาพคุณมีสองกลุ่มจาก 400 คน (เช่น 400 control vs 400 คดี) และ covariate ที่มีสองรังสี (เช่นเปิดเผย / ไม่เปิดเผย) มีบุคคลที่เปิดเผยเพียง 5 คนเท่านั้นในกลุ่มที่สอง การทดสอบของฟิชเชอร์เป็นเช่นนี้: &gt; x &lt;- matrix( c(400, 395, 0, 5) , ncol = 2) &gt; x [,1] [,2] [1,] 400 0 [2,] 395 5 &gt; fisher.test(x) Fisher's …

9 power  permutation-test  fishers-exact 

ในการทดสอบที่มีชื่อเสียงของฟิชเชอร์สิ่งที่สังเกตได้คือจำนวนถ้วยเดาที่ถูกต้องkkk มีถ้วยสองแบบ AAA และ BBB. โดยปกติแล้วมันเป็นเรื่องที่น่าสนใจในการคำนวณภูมิภาคที่สำคัญเพื่อปฏิเสธสมมติฐานว่าง (ผู้หญิงคาดเดาแบบสุ่ม) ตามขนาดของการทดสอบαα\alpha. สิ่งนี้ทำได้อย่างง่ายดายโดยใช้การแจกแจงแบบไฮเพอร์เมตริกซ์ ในทำนองเดียวกันฉันสามารถคำนวณขนาดของการทดสอบที่กำหนดในพื้นที่วิกฤติ คำถามที่แตกต่างคือ: วิธีการคำนวณพลังของการทดสอบให้ตั้งสมมติฐานทางเลือก? สมมติว่าผู้หญิงสามารถเดาได้อย่างถูกต้องด้วยความน่าจะเป็นในถ้วยเดียวp = 90 %p=90%p=90\% (P( คาดเดาA |จริงA ) = P( เดา B |จริง B ) = 0.9P(guessA|trueA)=P(guess B|true B)=0.9P(\text{guess} A|\text{true} A)=P(\text{guess } B|\text{true } B)=0.9) พลังของการทดสอบคืออะไรสมมติว่าจำนวนถ้วยเท่ากับยังไม่มีข้อความ= 8N=8N=8 และจำนวนหนึ่งถ้วยทั้งหมด n = N/ 2=4n=N/2=4n=N/2=4? (น่าเสียดาย) ผู้หญิงรู้nnn. กล่าวอีกนัยหนึ่ง: การกระจายตัวของคืออะไร k =k=k=(จำนวนถ้วยที่ถูกต้องภายใต้สมมติฐานทางเลือก) …

9 hypothesis-testing  power  fishers-exact