Nazwy poleceń aplikacji, identyfikatory kolumn i wartości danych przykładowych zachowano w oryginale. Zrzuty ekranu, wykresy i pliki do pobrania są w języku angielskim.
Przykład: udziały wyników pozytywnych 98% wobec 94%
Zaplanuj dwie niezależne, jednakowo liczne grupy obserwacji pozytywnych/negatywnych z założonymi udziałami wyników pozytywnych 98% i 94%. Interesująca różnica wynosi cztery punkty procentowe.
Pobierz zestawienie planistyczne (CSV, język angielski)To ten sam przykład, który znajduje się w Help. CSV zawiera scenariusze referencyjne. Wprowadź wybrane wartości planistyczne ręcznie na karcie Inputs; import nie konfiguruje tego kalkulatora. Użyj Open example in a practice copy w Help, aby wstępnie wypełnić dane wejściowe.
1. Utwórz obszar roboczy
Na pasku bocznym otwórz Basic Statistics i wybierz Power & Sample Size. Utwórz analizę, nadaj jej nazwę, wybierz New blank worksheet, a następnie Create analysis.
2. Wybierz badanie
Na karcie Inputs wybierz Two proportions w Test i Sample size w Solve for. Wpisz 0.05 w Significance level (α) i wybierz Two-sided w Alternative hypothesis. Ta metoda planowania nie stosuje poprawki ciągłości; zachowaj to rozróżnienie przy porównaniu z przykładem testu proporcji.
3. Wprowadź wartości planistyczne
Wprowadź po jednej wartości w każdym polu dla tego scenariusza. Nie przypisuje się kolumn arkusza.
Wpisz 0.94 w Baseline proportion (p₂).
Wpisz 0.98 w Comparison proportions (p₁).
Wpisz 0.9 w Target powers.
4. Uruchom analizę
Wybierz Run analysis, a następnie otwórz Results.
5. Zinterpretuj wyniki
Sprawdź planowane badanie
Zaplanuj dwie niezależne, jednakowo liczne grupy obserwacji pozytywnych/negatywnych z założonymi udziałami wyników pozytywnych 98% i 94%. Interesująca różnica wynosi cztery punkty procentowe.
Odczytaj obliczony plan
Plan wymaga 503 obserwacji na grupę: łącznie 1,006. Moc osiągnięta wynosi 0.900411; przy 502 na grupę wynosi 0.899843, poniżej 90%.
Prześledź krzywą mocy
Krzywa utrzymuje liczebność 503 na grupę i wartość bazową 0.94. Przy proporcji porównawczej 0.98 moc wynosi około 90%; bliżej wartości bazowej jest niższa.
Moc względem efektu Otwórz wykres w pełnym rozmiarze (otwiera się w nowej karcie) Zrozum założenia
Moc to prawdopodobieństwo wykrycia określonej różnicy przez planowany test, gdy ta różnica rzeczywiście istnieje, przy wprowadzonych założeniach. Nie jest prawdopodobieństwem prawdziwości hipotezy i nie gwarantuje istotnego wyniku. To przybliżenie normalne z wariancją łączoną, równymi liczebnościami grup i bez poprawki ciągłości. W odpowiadającej mu analizie Proportions należy pozostawić Apply continuity correction niezaznaczone; jej domyślna wersja z poprawką używa innej konwencji.
Zdecyduj, jak zebrać próbę
Przed próbkowaniem potwierdź różnicę czterech punktów procentowych, definicję wyniku pozytywnego/negatywnego i równy przydział. Przelicz plan dla zmienionych proporcji lub wybierz metodę obsługującą wymagany przydział.
Więcej szczegółów: omówienie poszczególnych wyników
Pełne tabele wyników zachowują sześć cyfr znaczących, tak jak w sekcji Help.
Scenariusze mocy i liczebności próby
Scenariusz łączy wiersz z danymi wejściowymi. Gałąź określa kierunek rozwiązanego efektu; kreska oznacza, że nie dotyczy. Liczebność próby jest podawana na grupę w planach dwugrupowych; całkowita liczba obserwacji zlicza obie grupy. Różnica średnich lub proporcja porównawcza to planowany efekt. Moc docelowa jest żądaniem; moc osiągnięta jest obliczonym wynikiem. Moc przy poprzedniej liczebności sprawdza o jedną obserwację mniej na grupę. DF to stopnie swobody testu t, jeśli dotyczą. Status i szczegóły informują, czy scenariusz został obliczony. Plan wymaga 503 obserwacji na grupę: łącznie 1,006. Moc osiągnięta wynosi 0.900411; przy 502 na grupę wynosi 0.899843, poniżej 90%.
| Scenariusz | Gałąź | Liczebność próby na grupę | Całkowita liczba obserwacji | Proporcja porównawcza | Moc docelowa | Moc osiągnięta | Moc przy poprzedniej liczebności | DF | Status | Szczegóły |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | — | 503 | 1006 | 0.98 | 0.9 | 0.900411 | 0.899843 | — | ok | — |
- Niedostępne gałęzie zachowują status i dane wejściowe. Każda para liczy dwie obserwacje. Moc przy poprzedniej liczebności jest podawana tylko wtedy, gdy ta liczebność jest poprawna.
Metoda planowania
Metoda i kalibracja określają użyte obliczenie. Alfa 0.05 to poziom istotności testu; dwustronna alternatywa obejmuje oba kierunki. Pole obliczanej wielkości określa szukaną wartość. Założenia oraz planowane SD lub proporcja bazowa opisują, od czego zależy wynik. To przybliżenie normalne z wariancją łączoną, równymi liczebnościami grup i bez poprawki ciągłości. W odpowiadającej mu analizie Proportions należy pozostawić Apply continuity correction niezaznaczone; jej domyślna wersja z poprawką używa innej konwencji.
| Ustawienie | Wartość |
|---|---|
| Metoda | Dwie proporcje |
| Kalibracja | statswift-normal-two-proportions-v1 |
| Alfa | 0.05 |
| Hipoteza alternatywna | two-sided |
| Wyznaczana wielkość | Liczebność próby w grupie |
| Założenia | Niezależne grupy o równych liczebnościach; łączony próg hipotezy zerowej; bez poprawki na ciągłość. |
| Proporcja bazowa | 0.94 |
- Wyniki i punkty krzywej zapisano z tym uruchomieniem. Liczebności próby są całkowite; moc docelowa i osiągnięta są odrębne.
Dane wejściowe scenariusza
Scenariusz odpowiada numerowanemu wierszowi wyników. Dane wejściowe zawierają aktywne wartości scenariusza; są to założenia planistyczne, a nie obserwowane pomiary. Pojedyncze wartości wejściowe tworzą tutaj jeden scenariusz.
| Scenariusz | Dane wejściowe |
|---|---|
| 1 | {"p1":0.98,"power":0.9} |
Zapisane wartości krzywej mocy
Każdy wiersz podaje liczebność próby, różnicę średnich lub proporcję porównawczą oraz obliczoną moc. Są to wszystkie zapisane wartości natywnego wykresu. W planach dwugrupowych liczebność dotyczy jednej grupy. Moc odczytuje się między zerem a jednością; 0.9 oznacza 90%. Krzywa utrzymuje liczebność 503 na grupę i wartość bazową 0.94. Przy proporcji porównawczej 0.98 moc wynosi około 90%; bliżej wartości bazowej jest niższa.
| Liczebność próby na grupę | Proporcja porównawcza | Moc |
|---|---|---|
| 503 | 0.84 | 0.999181 |
| 503 | 0.842667 | 0.998806 |
| 503 | 0.845333 | 0.998275 |
| 503 | 0.848 | 0.997532 |
| 503 | 0.850667 | 0.9965 |
| 503 | 0.853333 | 0.995083 |
| 503 | 0.856 | 0.993159 |
| 503 | 0.858667 | 0.990573 |
| 503 | 0.861333 | 0.987137 |
| 503 | 0.864 | 0.982622 |
| 503 | 0.866667 | 0.97676 |
| 503 | 0.869333 | 0.969237 |
| 503 | 0.872 | 0.959703 |
| 503 | 0.874666 | 0.947769 |
| 503 | 0.877333 | 0.933024 |
| 503 | 0.88 | 0.915047 |
| 503 | 0.882666 | 0.89343 |
| 503 | 0.885333 | 0.8678 |
| 503 | 0.888 | 0.837853 |
| 503 | 0.890666 | 0.803388 |
| 503 | 0.893333 | 0.764337 |
| 503 | 0.896 | 0.720801 |
| 503 | 0.898666 | 0.673074 |
| 503 | 0.901333 | 0.621658 |
| 503 | 0.904 | 0.567263 |
| 503 | 0.906666 | 0.510793 |
| 503 | 0.909333 | 0.453317 |
| 503 | 0.912 | 0.396013 |
| 503 | 0.914666 | 0.340111 |
| 503 | 0.917333 | 0.286816 |
| 503 | 0.919999 | 0.237244 |
| 503 | 0.922666 | 0.192356 |
| 503 | 0.925333 | 0.152916 |
| 503 | 0.927999 | 0.119473 |
| 503 | 0.930666 | 0.0923783 |
| 503 | 0.933333 | 0.0718321 |
| 503 | 0.935999 | 0.0579579 |
| 503 | 0.938666 | 0.0508992 |
| 503 | 0.94 | 0.05 |
| 503 | 0.941333 | 0.0509164 |
| 503 | 0.943999 | 0.0584678 |
| 503 | 0.946666 | 0.0742489 |
| 503 | 0.949333 | 0.0991662 |
| 503 | 0.951999 | 0.134227 |
| 503 | 0.954666 | 0.180333 |
| 503 | 0.957333 | 0.237995 |
| 503 | 0.959999 | 0.307004 |
| 503 | 0.962666 | 0.386115 |
| 503 | 0.965333 | 0.472866 |
| 503 | 0.967999 | 0.56359 |
| 503 | 0.970666 | 0.653726 |
| 503 | 0.973332 | 0.738399 |
| 503 | 0.975999 | 0.813197 |
| 503 | 0.978666 | 0.874937 |
| 503 | 0.98 | 0.900411 |
| 503 | 0.981332 | 0.922212 |
| 503 | 0.983999 | 0.955511 |
| 503 | 0.986666 | 0.976877 |
| 503 | 0.989332 | 0.989225 |
| 503 | 0.991999 | 0.995569 |
| 503 | 0.994666 | 0.998421 |
| 503 | 0.997332 | 0.999523 |
| 503 | 0.999999 | 0.999881 |
- Wszystkie zapisane krzywe są zawarte w tej tabeli i jej eksporcie CSV; wykres pokazuje najwyżej 12 wybranych liczebności prób.
6. Utwórz raport
Zachowaj Power and sample size scenarios, Planning method, Scenario input values, natywny wykres Power versus effect i pełną tabelę zapisanych wartości. Zapisz różnicę wartą wykrycia, planowany rozrzut lub proporcje, przydział próby i metodę. To przybliżenie normalne z wariancją łączoną, równymi liczebnościami grup i bez poprawki ciągłości. W odpowiadającej mu analizie Proportions należy pozostawić Apply continuity correction niezaznaczone; jej domyślna wersja z poprawką używa innej konwencji. Raport pozostaje w języku angielskim.
Wybierz Add to report z zakończonego przebiegu. Otwórz Choose individual items and advanced options aby wybrać tabele i wykresy, a następnie wybierz Add to draft. Ukryte elementy pozostają w zapisanej analizie.
Nadaj raportowi nazwę, dodaj cel badania i swoją interpretację. Wybierz Save, sprawdź Preview, a następnie użyj Export → Download HTML. Poniższy przykład zawiera całą wybraną treść, w tym wyniki wykraczające poza jeden ekran.