解释 双样本 t 的功效和样本数量 的主要结果

通过完成以下步骤来解释 双样本 t 的功效和样本数量。主要输出包括差值、样本数量、功效和功效曲线。

步骤 1:检查计算值

Minitab 使用您为两个功效函数变量输入的值,计算检验的差值、样本数量或功效。

差值

Minitab 为每个样本数量计算可帮助其达到指定功效水平的最小差值。样本数量越大,检验能够检测到的差值越小。您希望检测对于您的应用有实际意义的最小差值。

此值表示两个组的实际总体均值之间的差值。

样本数量

Minitab 计算样本必须为多大,具有指定功效的检验才能检测到每个指定的差值。因为样本数量是整数,所以检验的实际功效可能比指定的功效值稍大。

样本数量越大,检验功效也会越高。您希望样本中有足够的观测值以达到足够的功效。但是,您不希望样本数量过大,让您在不必要的抽样上浪费时间和金钱或者检测在统计意义上显著但不重要的差值。

功效

Minitab 将根据指定的差值和样本数量计算检验的功效。功效值 0.9 通常被认为已足够。如果值为 0.9,则表示当差值确实存在时,检测到总体均值之差的概率为 90%。如果检验的功效较低,您可能无法检测到差值并错误地得出不存在任何差值的结论。通常情况下,样本数量越少或差值越小时,检验检测到差值的功效就越低。

结果 样本 目标 差值 数量 功效 实际功效 5 86 0.9 0.903230 样本数量是指每个组的。
主要结果:差值、样本数量和功效

这些结果表明,如果差值为 5,功效为 0.9,则应当收集 86 个样本。因为目标功效值 0.9 所生成的样本数量不是整数,所以 Minitab 还显示四舍五入的样本数量的功效(实际功效)。

步骤 2:检查功效曲线

使用功效曲线可以为您的检验评估合适的样本数量或功效。

功效曲线表示当显著性水平和标准差保持恒定时,每个样本数量的每个功效与差值组合。功效曲线上的每个符号都表示一个基于输入值的计算值。例如,如果您输入一个样本数量和一个功效值,Minitab 会计算相应的差值并将计算值显示在图形上。

检查曲线上的值,确定可以在特定功效值和样本数量处检测到的均值之间的差值。通常认为功效值为 0.9 足矣。但是,有些从业者认为功效值为 0.8 足矣。如果假设检验的功效较低,则可能无法检测到实际上有显著意义的差值。如果增加样本数量,检验功效也会提高。您希望样本中有足够的观测值以达到足够的功效。但是,您不希望样本数量过大,让您在不必要的抽样上浪费时间和金钱或者检测在统计意义上显著但不重要的差值。 如果您减小要检测的差值,则功效也会降低。

在此图形中,基于样本数量 86 的功效曲线指示检验检测到差值 5 的功效为 0.9。当差值接近 0 时,检验的功效会降低并接近 α(又称为显著性水平),在该分析中 α 为 0.05。

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