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: creșterea ratei de trecere a testului de la 93% la 97%
Planificați observații independente de trecere sau netrecere a testului pentru a distinge o rată de trecere de 97% de o referință fixă de 93%. Diferența de interes este de patru puncte procentuale.
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 proportion 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 0.93 la Baseline proportion (p₀).
Introduceți 0.97 la Comparison proportions (p₁).
Introduceți 0.9 la Target powers.
4. Rulați analiza
Alegeți Run analysis, apoi deschideți Results.
5. Interpretați rezultatele
Verificați studiul planificat
Planificați observații independente de trecere sau netrecere a testului pentru a distinge o rată de trecere de 97% de o referință fixă de 93%. Diferența de interes este de patru puncte procentuale.
Citiți planul calculat
Planificați 323 de încercări independente pentru a distinge o rată de trecere a testului de 97% de o referință fixă de 93%, la o putere țintă de 90%. Acest plan cu aproximație normală oferă puterea 0.900198; 322 de încercări oferă 0.899049. Numărul reprezintă încercări, nu treceri ale testului, iar metoda nu este planificare binomială exactă.
Urmăriți curba puterii
Curba menține mărimea eșantionului la 323 și variază proporția de comparație. La 0.97 ajunge la aproximativ 90%. Puterea este minimă lângă referința de 0.93; crește și pentru rate mai mici, deoarece testul este bilateral.
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. Această metodă folosește o aproximație normală, cu praguri bazate pe ipoteza nulă și varianță la proporția de comparație. Nu este un calcul binomial exact.
Decideți cum colectați eșantionul
Verificați dacă 93% este referința fixă potrivită și dacă 97% este efectul care merită detectat. Folosiți observații independente și aceeași definiție a trecerii sau netrecerii testului în studiul planificat.
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. Planul necesită 323 de observații. Puterea atinsă este 0.900198; cu 322, este 0.899049, sub ținta de 90%. Acestea sunt observații planificate, nu un număr necesar de treceri ale testului.
| Scenariu | Ramură | Mărimea eșantionului | Total observații | Proporție de comparație | Putere țintă | Putere atinsă | Putere la mărimea precedentă | DF | Stare | Detalii |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | — | 323 | 323 | 0.97 | 0.9 | 0.900198 | 0.899049 | — | 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. Această metodă folosește o aproximație normală, cu praguri bazate pe ipoteza nulă și varianță la proporția de comparație. Nu este un calcul binomial exact.
| Setare | Valoare |
|---|---|
| Metodă | O proporție |
| Calibrare | statswift-normal-proportion-v1 |
| α | 0.05 |
| Alternativă | two-sided |
| Mărime de determinat | Mărimea eșantionului |
| Ipoteze | Aproximare normală folosind pragurile ipotezei nule și varianța alternativei. |
| Proporție de referință | 0.93 |
- 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 | {"p1":0.97,"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 menține mărimea eșantionului la 323 și variază proporția de comparație. La 0.97 ajunge la aproximativ 90%. Puterea este minimă lângă referința de 0.93; crește și pentru rate mai mici, deoarece testul este bilateral.
| Mărimea eșantionului | Proporție de comparație | Puterea testului |
|---|---|---|
| 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 |
- 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. Această metodă folosește o aproximație normală, cu praguri bazate pe ipoteza nulă și varianță la proporția de comparație. Nu este un calcul binomial exact.
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.