Форум врачей-аспирантов [Форум Invision Power Board]

Автор: Fedor_Petuhov 24.01.2018 - 21:47

, пожалуйста, как мне правильно рассчитать размер контрольной выборки, чтобы оценить отклик. Например, клиенту предлагается покупка услуги, есть экспериментальная группа, в размере 100 человек, им предлагается услуга определенным способом.
А есть контрольная группа, им предлагается стандартным образом. Гипотеза, что если предлагать услугу определенным образом, процент откликнувшися на нее будет больше. Чтобы проверить эту гипотезу, как мне рассчитать какое количество выборки должно быть в контрольной группе? Мы тут сравниваем пропорции.

Автор: passant 24.01.2018 - 23:05

Цитата(Fedor_Petuhov @ 24.01.2018 - 21:47)

, пожалуйста, как мне правильно рассчитать размер контрольной выборки, чтобы оценить отклик. Например, клиенту предлагается покупка услуги, есть экспериментальная группа, в размере 100 человек, им предлагается услуга определенным способом.
А есть контрольная группа, им предлагается стандартным образом. Гипотеза, что если предлагать услугу определенным образом, процент откликнувшися на нее будет больше. Чтобы проверить эту гипотезу, как мне рассчитать какое количество выборки должно быть в контрольной группе? Мы тут сравниваем пропорции.

1. http://biostat-r.blogspot.com/2015/03/trialsize.html
2. http://r-video-tutorial.blogspot.com/2017/07/power-analysis-and-sample-size.html

Автор: Fedor_Petuhov 25.01.2018 - 00:07

passant, доброго времени суток. Там нет ни слова про мой вопрос. Можете помочь? Там в основном по анове, а не по пропорциям

Автор: nokh 25.01.2018 - 07:59

B TrialSize есть сравнение рисков, а это делается по частотам. Не пробовал, но должно получиться.
Можно также использовать хороший бесплатный пакет G*Power: http://www.gpower.hhu.de/en.html
Скриншот прикрепил. Нужно задать двустороннюю оценку (Tails=Two), выбрать показатель риска (пункт 3 скриншота), задать альфа и мощность (обычно 0,05 и 0,8) и поиграться с отношением в группах (Allocation ratio) так, чтобы в первой группе стало 100 человек. Так, если частота события в первой группе числом 100 человек 0,4 (40%), а во второй группе ожидается частота 0,6 (60%), то в неё нужно набрать 99 человек. Ввиду дискретности наблюдаемых частот в таблицах сопряжённости акуальные значения альфа и мощности будут немного отличаться от задаваемых.

Наибольшая эффективность достигается при равных объёмах выборок (Allocation ratio=1). Поэтому если вы хотите сэкономить на исследовании, включив в него минимум участников, то возможно имеет смысл плясать не от n1=100, а именно от Allocation ratio=1 и добрать объектов в первую группу (если это потребуется и возможно из условий эксперимента).

Автор: Fedor_Petuhov 25.01.2018 - 16:42

nokh, спасибо, всё предельно ясно

Автор: p2004r 27.01.2018 - 11:27

Цитата(Fedor_Petuhov @ 24.01.2018 - 21:47)

, пожалуйста, как мне правильно рассчитать размер контрольной выборки, чтобы оценить отклик. Например, клиенту предлагается покупка услуги, есть экспериментальная группа, в размере 100 человек, им предлагается услуга определенным способом.
А есть контрольная группа, им предлагается стандартным образом. Гипотеза, что если предлагать услугу определенным образом, процент откликнувшися на нее будет больше. Чтобы проверить эту гипотезу, как мне рассчитать какое количество выборки должно быть в контрольной группе? Мы тут сравниваем пропорции.

Вы должны просто определить размер эффекта который планируете заметить (или который имеет практическое значение). После этого стандарты исследования в вашей отрасли (или управление рисками в бизнесе) позволит выбрать пороговые вероятности для ошибок, которые позволяют принять решение в работу. Размер выборки будет вычислен любым приличным пакетом автоматически (например уже многократно упоминаемым на этом форуме https://cran.r-project.org/web/packages/pwr/vignettes/pwr-vignette.html ).

Версия для печати темы