Расчет размера выборки, нет ли ошибки в расчетах |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Расчет размера выборки, нет ли ошибки в расчетах |
14.11.2019 - 16:44
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 8 Регистрация: 14.11.2019 Пользователь №: 36891 |
Здравствуйте!
При расчете размера выборки возникли сложности. Мы считаем, что клинически значимая разница в кровопотере составляет 200 мл (получается delta = 200 ?) Стандартное отклонение составляет 40. Формула R: power.t.test(delta = 200, sd = 50, sig.level = 0.05, power = .90) Результат: Two-sample t test power calculation n = 2.726721 delta = 200 sd = 50 sig.level = 0.05 power = 0.9 alternative = two.sided Выходит, что в каждой группе может быть по 3 человека? Ведь в таком случае будет страдать репрезентативность. Прошу помочь разобраться. |
|
26.11.2019 - 09:53
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Тут принципиальный вопрос.
1) Или мы проверяем факт, что средние двух выборок отличаются друг от друга на 200 мл и более (настраивая условия теста p-value "он может заметить и не пропустить только 200 и более" и говоря тест прошел, значит ОК) 2) Или мы говорим "в доверительный интервал при средней выборки с кровопотерей не попадает фиксированная граница кровопотери 200 мл". При этом придумывая что матожидание в экспериментальной выборке равно 200+"конкретная дельта". Во втором случае можно и 50 человек смоделировать и 150. Все зависит как близко мы ожидаем среднее значение в эксперименте к границе при данной сигме. Для случая "среднее равно или больше заданной границы" мы ничего корректно ответить не можем из самой постановки, размер группы будет "уходить в бесконечность". Думаю p-value тест именно такую постановку и призван разрешать, а в конкретном случае надо просто понизить ошибки первого и второго рода (то есть фактически повысить качество исследования) задав размеры групп достаточные для подтверждения гипотезы о распределении данных. PS Если распределение окажется не приводимом к нормальному, то останется возможность посчитать распределение средних в группах бутсрепом и сравнить с границей 200 мл перцентили этих распределений. |
|