統計的検出力をどのように減らしますか？
質問者：Jaclyn Veredas |最終更新日：2020年5月22日
カテゴリ：ビジネスおよび金融出版業界
サンプルサイズを減らす
- サンプルサイズを大幅に削減する方法。
- アルファレベルを10％に下げる
- 統計的検出力をに減らします。
- クロスオーバー試験にARMを追加します。
- 独立したサンプルテストの代わりに、ペアのテストを使用します。
- サンプルサイズを潜在的に減らす他の方法。
- 無回答率を下げます。
- 事前調査を使用します。
多くの場合、より大きなサンプルを使用することが、電力を増やすための最も実用的な方法です。プロセスを改善すると、標準偏差が減少し、したがって電力が増加します。より高い有意水準（アルファまたはαとも呼ばれます）を使用します。高い有意水準を使用すると、帰無仮説を棄却する確率を高めます。
続いて、質問は、統計的検出力が低い原因は何ですか？低統計的検出力（研究の低いサンプルサイズから、小さな効果が検討され、例えば、発生する、またはその両方）可能性に不利な影響は統計的に有意な知見は、実際に、真の効果（効果が本当の実際の場合）増加を反映していることの推定
これを考慮して、優れた統計的検出力とは何ですか？
望ましい検出力レベルは通常0.80ですが、検出力分析を実行する研究者は0.90などのより高いレベルを指定できます。これは、研究者がタイプIIエラーを犯さない確率が90％であることを意味します。検出力分析における厳格な要因の1つは、望ましい有意水準です。
統計的検出力をどのように解釈しますか？
検出力は、有意差検定が存在する効果を検出する確率です。検出力は、有意差検定が帰無仮説からの偏差を検出する確率です。そのような偏差が存在する場合。検出力は、タイプIIエラーを回避する確率です。
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テストの検出力に影響を与える4つの要因は何ですか？
統計的検定の検出力に影響を与える4つの主な要因は、レベル、グループ平均間の差、被験者間のばらつき、およびサンプルサイズです。
仮説検定の力は何ですか？
意味。仮説検定の力は、対立仮説が真である場合に正しい決定を下す確率です。すなわち、仮説検定のパワーは対立仮説H Aが真であるという仮説である場合に帰無仮説H 0を棄却する確率です。
統計的検出力は何に依存しますか？
統計的有意性のいずれかのテストの力は、それが偽の帰無仮説を棄却する確率として定義されます。統計的検出力は、主に効果のサイズとそれを検出するために使用されるサンプルのサイズに影響されます。
テストの力は何ですか？
テストの検出力は、帰無仮説が偽である場合にそれを棄却する確率です。言い換えれば、それはタイプIIエラーを回避する確率です。検出力は、特定の研究が帰無仮説からの逸脱を検出する可能性として考えることもできます。
パワーに影響を与える要因は何ですか？
力に影響を与える要因
- サンプルサイズ（n）。他の条件が同じであれば、サンプルサイズが大きいほど、テストの検出力が高くなります。
- 有意水準（α）。有意水準が低いほど、検定の検出力は低くなります。
- テストされるパラメータの「真の」値。
効果量がパワーを増加させるのはなぜですか？
パワー演習1：パワーと効果量。任意の母標準偏差について、帰無分布と代替分布の平均の差が大きいほど、検出力は大きくなります。さらに、平均値の任意の差について、標準偏差が小さいほど電力は大きくなります。
P値はどういう意味ですか？
統計では、 p値は、帰無仮説が正しいと仮定して、統計的仮説検定の観測結果と同じくらい極端な結果を得る確率です。 p値が小さいということは、対立仮説を支持するより強力な証拠があることを意味します。
0.8の累乗はどういう意味ですか？
• 0.8の累乗= 1000回の調査を実行した場合、次のようになります。 80％の確率で統計的に有意な差。
統計的に有意なサンプルサイズとは何ですか？
一般に、経験則では、サンプルサイズが大きいほど、統計的に有意になります。つまり、結果が偶然に発生する可能性は低くなります。
80％の累乗とはどういう意味ですか？
統計的検出力。例えば、臨床試験の手段では80％の消費電力は、研究では、本当に重要な違いがあった場合（つまり、A、統計学的に有意な治療効果）統計的検定で5％未満のp値で終わるの80％の確率で（持っていること例：治療間の10％対5％の死亡率）。
サンプルサイズをどのように決定しますか？
信頼区間と幅（母集団の標準偏差が不明）を指定してサンプルサイズを見つける方法
- z a / 2 ：信頼区間を2で割り、その領域をzテーブルで上に向けます：.95 / 2 = 0.475。
- E（許容誤差）：指定された幅を2.6％/ 2で除算します。
- ：指定されたパーセンテージを使用します。 41％= 0.41。
- ：減算します。 1から。
T検定は何に使用されますか？
t検定は、2つのグループの平均値の間に有意差があるかどうかを判断するために使用される一種の推論統計であり、特定の機能に関連している可能性があります。
検出力分析のサンプルサイズとは何ですか？
検出力分析は、統計分析、主題分野の知識、および要件を組み合わせて、研究に最適なサンプルサイズを導き出すのに役立ちます。仮説検定の統計的検出力は、検定が実際に存在する効果を検出する確率です。
研究の力をどのように見つけますか？
効果量と利用可能な試行回数を考慮して、パワーを見つける。これは、予算が限られている場合、たとえば100回の試行で、その試行回数が効果を検出するのに十分かどうかを知りたい場合に役立ちます。あなたの研究を検証するため。検出力分析の実施は、簡単に言えば、優れた科学です。
理想的な電力値はどれくらいですか？
統計的検出力の理想的なレベルはどれくらいですか？ 20とパワー（= 1 –β）はである必要があります。 80.コーエンのベータからアルファへのリスクの4対1の重み付けは、多くの設定で妥当なデフォルトとして機能します。ただし、特定のテスト状況での理想的な電力レベルは、状況によって異なります。
テストの力をどのように見つけますか？
計算能力。
テストの検出力は、真の母比率が臨界パラメーター値に等しいと仮定して、帰無仮説を棄却する確率です。受け入れ領域は0.734から1.00であるため、サンプルの比率が0.734未満の場合、帰無仮説は棄却されます。 統計的検出力とは何ですか？なぜそれが重要なのですか？
統計的検出力は、統計的検定が実際に存在する場合に差異を検出する確率です。あなたが研究しているグループ間の違いを検出できるようにするには、統計的「筋肉」を有する、またはあなたは違いを見つける「ミス」をしないことを確認することとして、統計的パワーを考えます。