统计功效与最小样本量的关系,统计学影响样本容量的因素

统计功效与最小样本量的关系,统计学影响样本容量的因素

在旧版本的JMP软件中，如果您要计算样本量，则需要输入功效；同样，要计算功效，您需要输入样本量。 在JMP16版本中，改为更直观的交互方法。可以随时调整样本量（或功效），相应的功效（或样本量）也会跟随。如果您的功效很低，则意味着很可能是样本量不足，导致无法检测到显着差异。 在这里，我必须对上面的对话框做一些解释（我亲爱的客户朋友经常对此有疑问）。 差异检测差异

在其他条件不变的情况下，样本量越大，统计功效越大。 效应大小EZ在其他条件不变的情况下，效应越大，样本与总体之间的差异越大，越容易检测，因此统计功效也越大。 计划使用的样本量。 输入这些值会产生介于0和1之间的功率值。 如果功效小于0.8，则需要增加样本量。 有什么统计意义？ 观察到的参与者知识、态度和行为的变化可能会

我们一般定义统计功效在80%（或90%）以上，即β在0.2（或0.1）以下。 认为这种可信度水平是可以接受的。 最小样本量最小样本量是准备进行AB实验时，为达到目标改进效果所需的估计样本量。样本量N，在其他条件不变的情况下，样本量越大，统计功效越大。 效应大小EZ在其他条件不变的情况下，效应越大，样本与总体之间的差异越大，越容易被检验，因此统计功效也越大。

只要你理解假设检验|统计功效|最小样本量的定义、公式结果和应用场景，你就可以回答大多数书面面试问题！ 1.假设检验假设检验是AB实验中最基本的知识点。 4.物体之间的标准差越小，效果就越大。 3.样本量越大，功效越大。(a)个体标准差1较大或样本量n1较小；(b)个体标准差2较小或样本量n2较大。图5.2个体间标准差或样本越小

样本量(n)：其他条件不变，样本量越大，功效越大。 显着性水平(α)：其他条件相同，显着性水平越低，功效越小。 总体之间的差异：在所有其他条件保持不变的情况下，总体参数的真实值和估计值随着样本量的增加而增加。统计功效逐渐增加，因为较大的样本量提供了更多信息来检测真实效果。 因此，较大的样本量有助于提高统计能力。 更好地理解样本量、方差和统计功效之间的关系