تحتفظ أوامر التطبيق ومعرّفات أوراق العمل وقيم بيانات الأمثلة بصيغتها الأصلية. لقطات الشاشة والرسوم البيانية والملفات المتاحة للتنزيل باللغة الإنجليزية. تستخدم الأمثلة العلمية النقطة فاصلًا عشريًا والفاصلة لفصل الآلاف، بينما تُنسّق أسعار الموقع وأعداده وفق الإعداد العربي.
مثال: ارتفاع معدل الاجتياز من 93% إلى 97%
خططوا لمشاهدات اجتياز أو إخفاق مستقلة لتمييز معدل اجتياز 97% عن نسبة مرجعية ثابتة 93%. الفرق موضع الاهتمام أربع نقاط مئوية.
نزّلوا مرجع التخطيط (CSV)هذا هو المثال نفسه المستخدم في Help. يسرد CSV سيناريوهات مرجعية. أدخلوا قيم التخطيط المختارة يدويًا في Inputs؛ فاستيراده لا يضبط هذه الحاسبة. استخدموا Open example in a practice copy في Help لملء المدخلات مسبقًا.
1. أنشئوا مساحة العمل
في الشريط الجانبي، افتحوا Basic Statistics واختاروا Power & Sample Size. أنشئوا تحليلًا وسمّوه، واختاروا New blank worksheet، ثم اختاروا Create analysis.
2. اختاروا الدراسة
في Inputs، اختاروا One proportion في Test وSample size في Solve for. أدخلوا 0.05 في Significance level (α) واختاروا Two-sided في Alternative hypothesis.
3. أدخلوا قيم التخطيط
أدخلوا قيمة واحدة في كل حقل لهذا السيناريو. لا تُعيّن أي أعمدة من ورقة العمل.
أدخلوا 0.93 في Baseline proportion (p₀).
أدخلوا 0.97 في Comparison proportions (p₁).
أدخلوا 0.9 في Target powers.
4. شغّلوا التحليل
اختاروا Run analysis، ثم افتحوا Results.
5. تفسير النتائج
تحققوا من الدراسة المخططة
خططوا لمشاهدات اجتياز أو إخفاق مستقلة لتمييز معدل اجتياز 97% عن نسبة مرجعية ثابتة 93%. الفرق موضع الاهتمام أربع نقاط مئوية.
اقرؤوا الخطة المحسوبة
خططوا لـ323 تجربة مستقلة لتمييز معدل اجتياز 97% عن نسبة مرجعية ثابتة 93%، عند قوة مستهدفة 90%. تعطي خطة التقريب الطبيعي هذه قوة 0.900198؛ وتعطي 322 تجربة قوة 0.899049. العدد هو عدد التجارب، لا الاجتيازات، والطريقة ليست تخطيطًا دقيقًا ثنائي الحدين.
تابعوا منحنى قوة الاختبار
يثبّت المنحنى حجم العينة عند 323 ويغيّر نسبة المقارنة. وعند 0.97 يبلغ نحو 90%. تكون القوة أدنى ما يمكن قرب النسبة المرجعية 0.93؛ وترتفع أيضًا للمعدلات الأقل لأن الاختبار ثنائي الطرف.
قوة الاختبار مقابل الأثر عرض المخطط بالحجم الكامل (يُفتح في علامة تبويب جديدة) افهموا الافتراضات
قوة الاختبار هي احتمال أن يكتشف الاختبار المخطط الفرق المحدد عندما يكون ذلك الفرق حقيقيًا، تحت الافتراضات المُدخلة. وهي ليست احتمال أن تكون فرضية ما صحيحة، ولا تضمن نتيجة دالة. تستخدم هذه الطريقة تقريبًا طبيعيًا بعتبات مبنية على فرضية العدم وتباين عند نسبة المقارنة. وليست حسابًا دقيقًا ثنائي الحدين.
قرروا كيفية جمع العينة
تحققوا مما إذا كانت 93% هي النسبة المرجعية الثابتة المناسبة و97% هو الأثر الجدير بالاكتشاف. استخدموا مشاهدات مستقلة وتعريف الاجتياز والإخفاق نفسه في الدراسة المخططة.
مزيد من التفاصيل: اقرؤوا كل قسم من النتائج
تستخدم جداول النتائج الكاملة ستة أرقام معنوية، كما في Help.
سيناريوهات قوة الاختبار وحجم العينة
يربط السيناريو هذا الصف بقيم مدخلاته. يسجّل الفرع اتجاه الأثر الناتج عن الحل؛ وتعني الشرطة أنه غير منطبق. حجم العينة لكل مجموعة في خطط المجموعتين؛ ويعدّ إجمالي المشاهدات المجموعتين معًا. فرق المتوسطين أو نسبة المقارنة هو الأثر المستخدم للتخطيط. القوة المستهدفة هي الطلب؛ والقوة المحققة هي النتيجة المحسوبة. تُحسب القوة عند الحجم السابق باستخدام مشاهدة أقل بواحدة لكل مجموعة. DF هي درجات حرية اختبار t حيث تنطبق. وتسجّل الحالة والتفاصيل ما إذا كان السيناريو قد حُسب. تحتاج الخطة إلى 323 مشاهدة. القوة المحققة هي 0.900198؛ ومع 322 تكون 0.899049، دون الهدف 90%. هذه مشاهدات مخططة، لا عدد مطلوب من الاجتيازات.
| السيناريو | الفرع | حجم العينة | إجمالي المشاهدات | نسبة المقارنة | القوة المستهدفة | القوة المحققة | القوة عند الحجم السابق | DF | الحالة | التفاصيل |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | — | 323 | 323 | 0.97 | 0.9 | 0.900198 | 0.899049 | — | ok | — |
- تحتفظ الفروع غير المتاحة بحالتها وقيم مدخلاتها. يُعدّ لكل زوج مشاهدتان. وتُعرض القوة عند الحجم السابق فقط عندما يكون ذلك الحجم صالحًا.
طريقة التخطيط
تحدد الطريقة ومعايرة الحساب الحساب المستخدم. ألفا 0.05 هي مستوى دلالة الاختبار؛ والفرضية البديلة ثنائية الطرف تشمل الاتجاهين. يبيّن صف «الكمية المطلوب تحديدها» ما يُحسب. وتسجّل الافتراضات والانحراف المعياري للتخطيط أو النسبة المرجعية ما تعتمد عليه النتيجة. تستخدم هذه الطريقة تقريبًا طبيعيًا بعتبات مبنية على فرضية العدم وتباين عند نسبة المقارنة. وليست حسابًا دقيقًا ثنائي الحدين.
| الإعداد | القيمة |
|---|---|
| الطريقة | نسبة واحدة |
| معايرة الحساب | statswift-normal-proportion-v1 |
| α | 0.05 |
| الفرضية البديلة | two-sided |
| الكمية المطلوب تحديدها | حجم العينة |
| الافتراضات | تقريب طبيعي باستخدام عتبات الفرضية الصفرية وتباين الفرضية البديلة. |
| النسبة المرجعية | 0.93 |
- تُحفظ النتائج ونقاط المنحنى مع هذا التحليل. أحجام العينات أعداد صحيحة؛ والقوة المستهدفة والقوة المحققة مختلفتان.
قيم مدخلات السيناريو
يطابق السيناريو صف النتائج المرقم. تسجّل المدخلات قيم السيناريو الفعّالة؛ وهي افتراضات تخطيط، لا قياسات مشاهدة. تنتج مدخلات القيمة الواحدة سيناريو واحدًا هنا.
| السيناريو | المدخلات |
|---|---|
| 1 | {"p1":0.97,"power":0.9} |
قيم منحنى القوة المحفوظة
يعرض كل صف حجم عينة وفرق متوسطين أو نسبة مقارنة وقوة الاختبار المحسوبة لهما. هذه هي القيم المحفوظة كلها التي يستند إليها الرسم المدمج. في خطط المجموعتين، يكون الحجم لكل مجموعة. اقرؤوا القوة بين صفر وواحد؛ وتعني 0.9 مقدار 90%. يثبّت المنحنى حجم العينة عند 323 ويغيّر نسبة المقارنة. وعند 0.97 يبلغ نحو 90%. تكون القوة أدنى ما يمكن قرب النسبة المرجعية 0.93؛ وترتفع أيضًا للمعدلات الأقل لأن الاختبار ثنائي الطرف.
| حجم العينة | نسبة المقارنة | قوة الاختبار |
|---|---|---|
| 323 | 0.83 | 0.999723 |
| 323 | 0.832833 | 0.999581 |
| 323 | 0.835667 | 0.999371 |
| 323 | 0.8385 | 0.999064 |
| 323 | 0.841333 | 0.998618 |
| 323 | 0.844167 | 0.997976 |
| 323 | 0.847 | 0.997062 |
| 323 | 0.849833 | 0.995772 |
| 323 | 0.852667 | 0.99397 |
| 323 | 0.8555 | 0.99148 |
| 323 | 0.858333 | 0.988076 |
| 323 | 0.861166 | 0.983476 |
| 323 | 0.864 | 0.977331 |
| 323 | 0.866833 | 0.969223 |
| 323 | 0.869666 | 0.958664 |
| 323 | 0.8725 | 0.945095 |
| 323 | 0.875333 | 0.927904 |
| 323 | 0.878166 | 0.906446 |
| 323 | 0.881 | 0.880082 |
| 323 | 0.883833 | 0.848222 |
| 323 | 0.886666 | 0.810394 |
| 323 | 0.8895 | 0.766313 |
| 323 | 0.892333 | 0.715957 |
| 323 | 0.895166 | 0.659647 |
| 323 | 0.898 | 0.5981 |
| 323 | 0.900833 | 0.532462 |
| 323 | 0.903666 | 0.464294 |
| 323 | 0.9065 | 0.395512 |
| 323 | 0.909333 | 0.328268 |
| 323 | 0.912166 | 0.264785 |
| 323 | 0.914999 | 0.207161 |
| 323 | 0.917833 | 0.15718 |
| 323 | 0.920666 | 0.116146 |
| 323 | 0.923499 | 0.0848113 |
| 323 | 0.926333 | 0.0633843 |
| 323 | 0.929166 | 0.0516607 |
| 323 | 0.93 | 0.05 |
| 323 | 0.931999 | 0.0492336 |
| 323 | 0.934833 | 0.0557509 |
| 323 | 0.937666 | 0.0711539 |
| 323 | 0.940499 | 0.0958347 |
| 323 | 0.943333 | 0.130658 |
| 323 | 0.946166 | 0.176818 |
| 323 | 0.948999 | 0.23552 |
| 323 | 0.951833 | 0.307503 |
| 323 | 0.954666 | 0.392459 |
| 323 | 0.957499 | 0.488419 |
| 323 | 0.960333 | 0.591299 |
| 323 | 0.963166 | 0.694833 |
| 323 | 0.965999 | 0.791202 |
| 323 | 0.968833 | 0.872531 |
| 323 | 0.97 | 0.900198 |
| 323 | 0.971666 | 0.933083 |
| 323 | 0.974499 | 0.971346 |
| 323 | 0.977332 | 0.99075 |
| 323 | 0.980166 | 0.998009 |
| 323 | 0.982999 | 0.999767 |
| 323 | 0.985832 | 0.99999 |
| 323 | 0.988666 | 1 |
| 323 | 0.991499 | 1 |
| 323 | 0.994332 | 1 |
| 323 | 0.997166 | 1 |
| 323 | 0.999999 | 1 |
- تُدرج المنحنيات المحفوظة كلها في هذا الجدول وتصديره بصيغة CSV؛ ويعرض الرسم 12 حجم عينة مختارًا على الأكثر.
6. إنشاء تقرير
احتفظوا بـ Power and sample size scenarios وPlanning method وScenario input values ورسم Power versus effect المدمج وجدول قيمه المحفوظة كاملًا. سجّلوا الفرق الجدير بالاكتشاف والتشتت أو النسب المستخدمة للتخطيط وتوزيع العينة والطريقة. تستخدم هذه الطريقة تقريبًا طبيعيًا بعتبات مبنية على فرضية العدم وتباين عند نسبة المقارنة. وليست حسابًا دقيقًا ثنائي الحدين.
اختاروا Add to report من التحليل المكتمل. افتحوا Choose individual items and advanced options لتحديد الجداول والرسوم، ثم اختاروا Add to draft. تبقى العناصر المخفية في التحليل المحفوظ.
سمّوا التقرير وأضيفوا غرض الدراسة وتفسيركم. اختاروا Save، وراجعوا Preview، ثم استخدموا Export → Download HTML. يتضمن المثال أدناه كامل المحتوى المحدد، بما يشمل النتائج التي تتجاوز شاشة واحدة.