Diferenças em análises de potência e tamanho amostral

Neste tópico

O que é a diferença?
Qual o valor mínimo da diferença que devo usar em uma análise de potência e tamanho amostral para um teste Z ou t?
Quais os valores mínimos de diferença que devo usar em uma análise de potência e tamanho amostral para uma ANOVA com um fator?
Qual o valor mínimo do efeito que devo usar em uma análise de potência e tamanho amostral para um experimento fatorial ou de Plackett-Burman?
Qual o valor que devo usar para a diferença mínima em para um experimento fatorial completo geral?

O que é a diferença?

A diferença é a menor diferença que você está interessado em detectar entre o valor hipotético de um parâmetro populacional e o valor real. Você não sabe o valor real, geralmente é porque não é possível medir todas as unidades da população. A diferença também é conhecida como efeito da população ou, simplesmente, efeito.

A diferença afeta o poder de testes de hipóteses e estudos ANOVA (análise de variância). Antes de coletar dados para um teste de hipóteses ou uma ANOVA, você pode realizar uma análise do tamanho e poder da amostra para determinar se o poder é alto o suficiente para detectar a diferença.

Qual o valor mínimo da diferença que devo usar em uma análise de potência e tamanho amostral para um teste Z ou t?

Na caixa de diálogo principal, é necessário especificar a diferença mínima que você tem interesse em detectar. A forma como você expressa essa diferença depende do teste, uma ou duas amostras:

Para um teste Z de 1 amostra ou um teste t para 1 amostra, expresse a diferença em termos da hipótese nula. Por exemplo, suponha que você esteja testando se a nota média dos seus alunos é diferente do valor nulo. Se você preferir uma diferença de três pontos, digite 3 em Diferenciação.
Para um teste t de 2 amostras, expresse a diferença como a diferença entre as médias das populações que você gostaria de detectar. Por exemplo, suponha que você esteja investigando os efeitos da acidez da água sobre o crescimento de duas populações de girinos. Se você está interessado em diferenças de 4 mm ou mais, digite 4 em Diferenciação.
Para um teste t pareado, expresse a diferença como a diferença entre as médias pareadas das populações que você gostaria de detectar. Por exemplo, suponha que você esteja investigando os efeitos de um programa pré-vestibular nas notas de matemática de um grupo de alunos. Se você está interessado em diferenças com pontuações de 100 mais, digite 100 em Diferenciação.

Ao estimar o tamanho amostral, se você selecionar Menor que como hipótese alternativa, é necessário digitar um valor negativo em Diferenças. Se você selecionar Maior que, é necessário digitar um valor positivo.

Quais os valores mínimos de diferença que devo usar em uma análise de potência e tamanho amostral para uma ANOVA com um fator?

Para calcular a potência ou o tamanho amostral é necessário estimar a diferença entre os valores reais mínimo e máximo das médias de níveis de fatores. Por exemplo, suponha que você esteja planejando um experimento com quatro condições de tratamento (quatro níveis de fator). Você deseja detectar uma diferença entre uma média do grupo de controle de 10 e uma média de nível 15. Neste caso você deseja ser capaz de detectar uma diferença de pelo menos 5.

Qual o valor mínimo do efeito que devo usar em uma análise de potência e tamanho amostral para um experimento fatorial ou de Plackett-Burman?

Ao calcular a potência ou o número de réplicas, é necessário especificar o efeito mínimo que você deseja detectar. Você expressa esse efeito como a diferença entre a menor e a maior média do nível de fator. Por exemplo, suponha que você esteja tentando determinar o efeito da temperatura da coluna sobre a pureza do seu produto. Você só está interessado em detectar uma diferença em pureza maior que 0,007 entre os níveis baixo e alto de temperatura. Na caixa de diálogo, digite 0,007 em Efeitos.

Qual o valor que devo usar para a diferença mínima em para um experimento fatorial completo geral?

Especifique a diferença entre os maiores e menores níveis dos principais efeitos. Para fornecer resultados conservadores, o Minitab baseia a análise de poder e tamanho de amostra no efeito principal que tem o maior número de níveis.