Comenzile aplicației, identificatorii foilor de lucru și valorile datelor demonstrative își păstrează forma originală. Capturile de ecran, graficele și fișierele de descărcat sunt în engleză. Exemplele științifice păstrează notația engleză originală: punct zecimal și virgulă pentru mii. Numerele și prețurile de prezentare folosesc formatul românesc.
Exemplu: mărimea unui eșantion de umplere a plicurilor
Planificați măsurări independente ale umplerii plicurilor pentru a detecta o diferență de 2 g față de o medie de referință, cu o abatere standard presupusă de 4 g și o putere de 90%.
Descărcați datele de referință pentru planificare (CSV)Acesta este același exemplu folosit în Help. CSV-ul listează scenarii de referință. Introduceți manual valorile de planificare selectate în Inputs; importul său nu configurează acest calculator. Folosiți Open example in a practice copy în Help pentru a completa automat datele de intrare.
1. Creați spațiul de lucru
În bara laterală, deschideți Basic Statistics și alegeți Power & Sample Size. Creați o analiză, denumiți-o, selectați New blank worksheet, apoi alegeți Create analysis.
2. Alegeți studiul
În Inputs, alegeți One-sample t la Test și Sample size la Solve for. Introduceți 0.05 la Significance level (α) și alegeți Two-sided la Alternative hypothesis.
3. Introduceți valorile de planificare
Introduceți câte o valoare în fiecare câmp pentru acest scenariu. Nu se atribuie coloane din foaia de lucru.
Introduceți 4 la Standard deviation (σ).
Introduceți 2 la Mean differences.
Introduceți 0.9 la Target powers.
4. Rulați analiza
Alegeți Run analysis, apoi deschideți Results.
5. Interpretați rezultatele
Verificați studiul planificat
Planificați măsurări independente ale umplerii plicurilor pentru a detecta o diferență de 2 g față de o medie de referință, cu o abatere standard presupusă de 4 g și o putere de 90%.
Citiți planul calculat
Cel mai mic eșantion planificat este de 44 de plicuri. Puterea atinsă este 0.900031, puțin peste ținta de 0.9. Cu 43 de plicuri, puterea este 0.893050.
Urmăriți curba puterii
Curba folosește 44 de observații. La o diferență de +2 g sau −2 g, puterea este de aproximativ 90%. Diferențele mai mici, apropiate de zero, sunt mai greu de detectat.
Puterea testului în funcție de efect Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Înțelegeți ipotezele
Puterea este probabilitatea ca testul planificat să detecteze diferența specificată atunci când aceasta este reală, în condițiile ipotezelor introduse. Nu este probabilitatea ca o ipoteză să fie adevărată și nu garantează un rezultat semnificativ. Metoda folosește un calcul t necentral pentru un singur eșantion, cu observații normale independente și o abatere standard presupusă a populației de 4 g. Media de referință însăși nu este estimată aici dintr-un al doilea eșantion.
Decideți cum colectați eșantionul
Confirmați că 2 g este cea mai mică diferență care merită detectată și că 4 g este o abatere standard rezonabilă pentru planificare. Luați în calcul măsurările inutilizabile când decideți câte plicuri să colectați.
Mai multe detalii: citiți fiecare secțiune de rezultate
Tabelele complete de rezultate folosesc șase cifre semnificative, ca în Help.
Scenarii de putere și mărime a eșantionului
Scenariu leagă acest rând de valorile sale de intrare. Ramură înregistrează direcția unui efect determinat; o liniuță arată că nu se aplică. Mărimea eșantionului este pe grup pentru planurile cu două grupuri; Total observații numără ambele grupuri. Diferența mediilor sau Proporție de comparație reprezintă efectul planificat. Putere țintă este cererea; Putere atinsă este rezultatul calculat. Putere la mărimea precedentă verifică o observație mai puțin pe grup. DF reprezintă gradele de libertate ale testului t, unde se aplică. Stare și Detalii arată dacă scenariul a fost calculat. Cel mai mic eșantion planificat este de 44 de plicuri. Puterea atinsă este 0.900031, puțin peste ținta de 0.9. Cu 43 de plicuri, puterea este 0.893050.
| Scenariu | Ramură | Mărimea eșantionului | Total observații | Diferența mediilor | Putere țintă | Putere atinsă | Putere la mărimea precedentă | DF | Stare | Detalii |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | — | 44 | 44 | 2 | 0.9 | 0.900031 | 0.89305 | 43 | ok | — |
- Ramurile indisponibile își păstrează starea și valorile de intrare. Fiecare pereche numără două observații. Puterea la mărimea precedentă este raportată numai când acea mărime este validă.
Metoda de planificare
Metodă și Calibrare identifică calculul folosit. α 0.05 este nivelul de semnificație al testului; Alternativă bilaterală include ambele direcții. Mărime de determinat denumește mărimea calculată. Ipoteze și Abatere standard pentru planificare sau Proporție de referință arată de ce depinde rezultatul. Metoda folosește un calcul t necentral pentru un singur eșantion, cu observații normale independente și o abatere standard presupusă a populației de 4 g. Media de referință însăși nu este estimată aici dintr-un al doilea eșantion.
| Setare | Valoare |
|---|---|
| Metodă | t pentru un eșantion |
| Calibrare | noncentral-t-v1 |
| α | 0.05 |
| Alternativă | two-sided |
| Mărime de determinat | Mărimea eșantionului |
| Ipoteze | Observații normale independente; abatere standard a populației estimată. |
| Abatere standard pentru planificare | 4 |
- Rezultatele și punctele curbei sunt capturate cu această execuție. Mărimile eșantioanelor sunt numere întregi; puterea țintă și puterea atinsă sunt distincte.
Valori de intrare ale scenariilor
Scenariu corespunde rândului numerotat al rezultatului. Date de intrare înregistrează valorile active ale scenariului; acestea sunt ipoteze de planificare, nu măsurători observate. Valorile unice introduse produc aici un singur scenariu.
| Scenariu | Date de intrare |
|---|---|
| 1 | {"delta":2,"power":0.9} |
Valori capturate ale curbei puterii
Fiecare rând oferă o mărime a eșantionului, o diferență a mediilor sau o proporție de comparație și Puterea testului calculată. Acestea sunt toate valorile capturate care stau la baza graficului nativ. Pentru planurile cu două grupuri, mărimea este pe grup. Citiți puterea între zero și unu; 0.9 înseamnă 90%. Curba folosește 44 de observații. La o diferență de +2 g sau −2 g, puterea este de aproximativ 90%. Diferențele mai mici, apropiate de zero, sunt mai greu de detectat.
| Mărimea eșantionului | Diferența mediilor | Puterea testului |
|---|---|---|
| 44 | -2.5 | 0.981762 |
| 44 | -2.41667 | 0.974804 |
| 44 | -2.33333 | 0.965746 |
| 44 | -2.25 | 0.954168 |
| 44 | -2.16667 | 0.939633 |
| 44 | -2.08333 | 0.921717 |
| 44 | -2 | 0.900031 |
| 44 | -1.91667 | 0.874253 |
| 44 | -1.83333 | 0.844165 |
| 44 | -1.75 | 0.80968 |
| 44 | -1.66667 | 0.770866 |
| 44 | -1.58333 | 0.727969 |
| 44 | -1.5 | 0.681415 |
| 44 | -1.41667 | 0.631805 |
| 44 | -1.33333 | 0.579891 |
| 44 | -1.25 | 0.526551 |
| 44 | -1.16667 | 0.472738 |
| 44 | -1.08333 | 0.419435 |
| 44 | -1 | 0.367602 |
| 44 | -0.916667 | 0.318127 |
| 44 | -0.833333 | 0.271787 |
| 44 | -0.75 | 0.229213 |
| 44 | -0.666667 | 0.19088 |
| 44 | -0.583333 | 0.157098 |
| 44 | -0.5 | 0.128031 |
| 44 | -0.416667 | 0.103714 |
| 44 | -0.333333 | 0.0840861 |
| 44 | -0.25 | 0.0690308 |
| 44 | -0.166667 | 0.058409 |
| 44 | -0.0833333 | 0.0520945 |
| 44 | 0 | 0.05 |
| 44 | 0.0833333 | 0.0520945 |
| 44 | 0.166667 | 0.058409 |
| 44 | 0.25 | 0.0690308 |
| 44 | 0.333333 | 0.0840861 |
| 44 | 0.416667 | 0.103714 |
| 44 | 0.5 | 0.128031 |
| 44 | 0.583333 | 0.157098 |
| 44 | 0.666667 | 0.19088 |
| 44 | 0.75 | 0.229213 |
| 44 | 0.833333 | 0.271787 |
| 44 | 0.916667 | 0.318127 |
| 44 | 1 | 0.367602 |
| 44 | 1.08333 | 0.419435 |
| 44 | 1.16667 | 0.472738 |
| 44 | 1.25 | 0.526551 |
| 44 | 1.33333 | 0.579891 |
| 44 | 1.41667 | 0.631805 |
| 44 | 1.5 | 0.681415 |
| 44 | 1.58333 | 0.727969 |
| 44 | 1.66667 | 0.770866 |
| 44 | 1.75 | 0.80968 |
| 44 | 1.83333 | 0.844165 |
| 44 | 1.91667 | 0.874253 |
| 44 | 2 | 0.900031 |
| 44 | 2.08333 | 0.921717 |
| 44 | 2.16667 | 0.939633 |
| 44 | 2.25 | 0.954168 |
| 44 | 2.33333 | 0.965746 |
| 44 | 2.41667 | 0.974804 |
| 44 | 2.5 | 0.981762 |
- Toate curbele capturate sunt incluse în acest tabel și în exportul său CSV; graficul arată cel mult 12 mărimi de eșantion selectate.
6. Creați un raport
Păstrați Power and sample size scenarios, Planning method, Scenario input values, graficul nativ Power versus effect și tabelul complet al valorilor sale capturate. Notați diferența care merită detectată, dispersia sau proporțiile de planificare, alocarea eșantioanelor și metoda. Metoda folosește un calcul t necentral pentru un singur eșantion, cu observații normale independente și o abatere standard presupusă a populației de 4 g. Media de referință însăși nu este estimată aici dintr-un al doilea eșantion.
Alegeți Add to report din analiza finalizată. Deschideți Choose individual items and advanced options pentru a selecta tabele și grafice, apoi alegeți Add to draft. Elementele ascunse rămân în analiza salvată.
Denumiți raportul și adăugați scopul studiului și interpretarea dumneavoastră. Alegeți Save, verificați Preview, apoi utilizați Export → Download HTML. Exemplul de mai jos conține întregul conținut selectat, inclusiv rezultatele care depășesc un singur ecran.