Nazwy poleceń aplikacji, identyfikatory kolumn i wartości danych przykładowych zachowano w oryginale. Zrzuty ekranu, wykresy i pliki do pobrania są w języku angielskim.
Przykład: dwie jednakowo liczne grupy napełnienia saszetek
Zaplanuj dwie niezależne grupy napełnienia o równych liczebnościach prób. Wykryj różnicę średnich 1.5 g przy wspólnym SD 4 g i mocy 90%. Scenariusz referencyjny dostosowano do równego przydziału.
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-sample t — pooled planning w Test i Sample size w Solve for. Wpisz 0.05 w Significance level (α) i wybierz Two-sided w Alternative hypothesis.
3. Wprowadź wartości planistyczne
Wprowadź po jednej wartości w każdym polu dla tego scenariusza. Nie przypisuje się kolumn arkusza.
Wpisz 4 w Common standard deviation (σ).
Wpisz 1.5 w Mean differences.
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 grupy napełnienia o równych liczebnościach prób. Wykryj różnicę średnich 1.5 g przy wspólnym SD 4 g i mocy 90%. Scenariusz referencyjny dostosowano do równego przydziału.
Odczytaj obliczony plan
Zbierz 151 obserwacji na grupę, łącznie 302, przy podanych założeniach wspólnego SD i równego przydziału. Moc osiągnięta wynosi około 90.11%; przy 150 na grupę wynosi około 89.92%, poniżej celu 90%.
Prześledź krzywą mocy
Krzywa utrzymuje liczebność 151 na grupę. Moc osiąga około 90% przy różnicy średnich +1.5 g lub −1.5 g.
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 planowanie testu t z wariancją łączoną dla niezależnych normalnych grup o wspólnym SD i równych liczebnościach. Nie planuje testu Welcha ani nierównego przydziału.
Zdecyduj, jak zebrać próbę
Potwierdź założenie wspólnego SD i interesującą różnicę 1.5 g. Zarezerwuj wystarczającą liczbę pomiarów dla obu grup i przelicz plan, jeśli zmieni się przydział lub oczekiwany rozrzut.
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 151 obserwacji na grupę: łącznie 302. Moc osiągnięta wynosi 0.901125. Przy 150 na grupę wynosi 0.899225, poniżej celu 0.9.
| Scenariusz | Gałąź | Liczebność próby na grupę | Całkowita liczba obserwacji | Różnica średnich | Moc docelowa | Moc osiągnięta | Moc przy poprzedniej liczebności | DF | Status | Szczegóły |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | — | 151 | 302 | 1.5 | 0.9 | 0.901125 | 0.899225 | 300 | 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 planowanie testu t z wariancją łączoną dla niezależnych normalnych grup o wspólnym SD i równych liczebnościach. Nie planuje testu Welcha ani nierównego przydziału.
| Ustawienie | Wartość |
|---|---|
| Metoda | Test t dla dwóch prób |
| Kalibracja | pooled-noncentral-t-v1 |
| Alfa | 0.05 |
| Hipoteza alternatywna | two-sided |
| Wyznaczana wielkość | Liczebność próby w grupie |
| Założenia | Niezależne grupy normalne; wspólne odchylenie standardowe; równe liczebności; planowanie testu z wariancją łączoną. |
| Planowane odchylenie standardowe | 4 |
- 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 | {"delta":1.5,"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 151 na grupę. Moc osiąga około 90% przy różnicy średnich +1.5 g lub −1.5 g.
| Liczebność próby na grupę | Różnica średnich | Moc |
|---|---|---|
| 151 | -2.5 | 0.999723 |
| 151 | -2.41667 | 0.999468 |
| 151 | -2.33333 | 0.999007 |
| 151 | -2.25 | 0.998204 |
| 151 | -2.16667 | 0.996848 |
| 151 | -2.08333 | 0.99463 |
| 151 | -2 | 0.991121 |
| 151 | -1.91667 | 0.985745 |
| 151 | -1.83333 | 0.977771 |
| 151 | -1.75 | 0.966323 |
| 151 | -1.66667 | 0.950413 |
| 151 | -1.58333 | 0.929006 |
| 151 | -1.5 | 0.901125 |
| 151 | -1.41667 | 0.865972 |
| 151 | -1.33333 | 0.823066 |
| 151 | -1.25 | 0.77237 |
| 151 | -1.16667 | 0.714385 |
| 151 | -1.08333 | 0.650181 |
| 151 | -1 | 0.581368 |
| 151 | -0.916667 | 0.509975 |
| 151 | -0.833333 | 0.438283 |
| 151 | -0.75 | 0.368613 |
| 151 | -0.666667 | 0.303113 |
| 151 | -0.583333 | 0.243579 |
| 151 | -0.5 | 0.191333 |
| 151 | -0.416667 | 0.147189 |
| 151 | -0.333333 | 0.111485 |
| 151 | -0.25 | 0.08419 |
| 151 | -0.166667 | 0.0650492 |
| 151 | -0.0833333 | 0.0537382 |
| 151 | 0 | 0.05 |
| 151 | 0.0833333 | 0.0537382 |
| 151 | 0.166667 | 0.0650492 |
| 151 | 0.25 | 0.08419 |
| 151 | 0.333333 | 0.111485 |
| 151 | 0.416667 | 0.147189 |
| 151 | 0.5 | 0.191333 |
| 151 | 0.583333 | 0.243579 |
| 151 | 0.666667 | 0.303113 |
| 151 | 0.75 | 0.368613 |
| 151 | 0.833333 | 0.438283 |
| 151 | 0.916667 | 0.509975 |
| 151 | 1 | 0.581368 |
| 151 | 1.08333 | 0.650181 |
| 151 | 1.16667 | 0.714385 |
| 151 | 1.25 | 0.77237 |
| 151 | 1.33333 | 0.823066 |
| 151 | 1.41667 | 0.865972 |
| 151 | 1.5 | 0.901125 |
| 151 | 1.58333 | 0.929006 |
| 151 | 1.66667 | 0.950413 |
| 151 | 1.75 | 0.966323 |
| 151 | 1.83333 | 0.977771 |
| 151 | 1.91667 | 0.985745 |
| 151 | 2 | 0.991121 |
| 151 | 2.08333 | 0.99463 |
| 151 | 2.16667 | 0.996848 |
| 151 | 2.25 | 0.998204 |
| 151 | 2.33333 | 0.999007 |
| 151 | 2.41667 | 0.999468 |
| 151 | 2.5 | 0.999723 |
- 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 planowanie testu t z wariancją łączoną dla niezależnych normalnych grup o wspólnym SD i równych liczebnościach. Nie planuje testu Welcha ani nierównego przydziału. 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.